KR20220006022A

KR20220006022A - 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법 및 장치, 전자장비, 컴퓨터 판독가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램

Info

Publication number: KR20220006022A
Application number: KR1020210188820A
Authority: KR
Inventors: 루이지 첸; 셍 장
Original assignee: 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2021-03-24
Filing date: 2021-12-27
Publication date: 2022-01-14
Also published as: CN113050794A; EP3989179A2; EP3989179A3; EP3989179B1; US11842457B2; US20220122337A1; JP2022043244A

Abstract

본 개시는 가상현실 분야, 특히, 인공지능, 사물인터넷, 음성기술, 클라우드 컴퓨팅 등 분야에 관한 것으로서, 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법을 개시한다. 구체적인 구현 방안은, 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득하는 것, 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득하는 것, 골격-스킨 데이터에 기초하여, 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것, 및 골격 연동 계수에 기초하여, 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성하는 것을 포함하고, 슬라이더 블록을 이용하여 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써, 목표 시멘틱 특징에 부합되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 목표 시멘틱 라벨은 목표 시멘틱 특징을 포함한다.

Description

가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법 및 장치, 전자장비, 컴퓨터 판독가능 저장매체 및 컴퓨터 프로그램{Slider block processing method and apparatus for virtual characters, electronic equipment, computer readable storage medium and computer program}

본 개시는 가상현실 분야에 관한 것으로서, 특히, 인공지능, 사물인터넷, 음성기술, 클라우드 컴퓨팅 등 분야에 관한 것이다. 구체적으로는, 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법, 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치, 전자장비, 컴퓨터 명령이 저장되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체, 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

미래의 증강현실 시스템에서는, 가상 캐릭터가 인간-기계간 인터랙션의 주요 구현 방식으로 자리잡을 것이다.

현재 사용되고 있는 가상 캐릭터 생성 앱의 경우, 통상적으로는, 사용자가 사진을 업로드한 후, 사진속의 인물에 따라 자동적으로 초보적인 가상 캐릭터를 생성한다. 하지만, 최종적인 가상 캐릭터를 완성하기 위해서는, 사용자가 앱의 안면 수정 기능을 사용하여, 수동적으로 초보적인 가상 캐릭터에 대해 안면 수정 동작을 실행하여야 한다.

본 개시는 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법, 장치, 전자장비, 저장매체 및 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

본 개시의 일 측면에 의하면, 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득하는 것, 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득하는 것, 상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것, 및 상기 골격 연동 계수에 기초하여, 상기 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성하는 것을 포함하고, 상기 슬라이더 블록을 이용하여 상기 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써, 목표 시멘틱 특징에 부합되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 상기 목표 시멘틱 라벨은 상기 목표 시멘틱 특징을 포함하는 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법을 제공한다.

본 개시의 다른 측면에 의하면, 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득하기 위한 제1 취득모듈, 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득하기 위한 제2 취득모듈, 상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하기 위한 근사화모듈, 및 상기 골격 연동 계수에 기초하여, 상기 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성하기 위한 생성모듈을 포함하고, 상기 슬라이더 블록을 이용하여 상기 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써, 목표 시멘틱 특징에 부합되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 상기 목표 시멘틱 라벨은 상기 목표 시멘틱 특징을 포함하는 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치를 제공한다.

본 개시의 다른 측면에 의하면, 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 통신가능하게 연결되는 메모리를 포함하는 전자장비에 있어서, 상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨으로써, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 본 개시의 실시예의 방법을 실행하도록 하는 전자장비를 제공한다.

본 개시의 다른 측면에 의하면, 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 본 개시의 실시예의 방법을 실현하는 비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체를 제공한다.

본 개시의 다른 측면에 의하면, 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 본 개시의 실시예의 방법을 실현하는 컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

본 명세서에 기술된 내용은 그 목적이 본 개시의 실시예의 핵심 또는 중요한 특징을 지정하기 위한 것이 아니고, 또한, 본 개시의 범위는 이에 한정되지 않음을 이해하여야 한다. 본 개시의 다른 특징들은 하기 설명으로부터 용이하게 이해할 수 있을 것이다.

첨부된 도면은 본 기술방안을 보다 쉽게 이해하도록 하기 위한 것이고, 본 개시는 이에 한정되지 않는다.
도1a는 본 개시의 실시예의 가상 캐릭터의 생성 방법 및 장치에 적합한 시스템 구조를 예시적으로 나나낸다.
도1b는 본 개시의 실시예의 가상 캐릭터의 생성 방법 및 장치를 실현할 수 있는 장면도를 예시적으로 나타낸다.
도2는 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터의 생성 방법의 흐름도를 예시적으로 나타낸다.
도3은 본 개시의 실시예에 따른 시멘틱 변환의 개략도를 예시적으로 나타낸다.
도4a~도4d는 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터 슬라이더 블록의 개략도를 예시적으로 나타낸다.
도5는 본 개시의 실시예에 따른 골격과 스킨의 연동을 마친 참고 가상 캐릭터의 개략도를 예시적으로 나타낸다.
도6a는 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법의 흐름도를 예시적으로 나타낸다.
도6b는 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터 슬라이더 블록을 생성하는 원리도를 예시적으로 나타낸다.
도7은 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터를 생성하는 원리도를 예시적으로 나타낸다.
도8은 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치의 블록도를 예시적으로 나타낸다.
도9는 본 개시의 실시예의 가상 캐릭터 생성 방법 및 장치를 실현하기 위한 전자장비의 블록도를 예시적으로 나타낸다.

이하, 도면을 참조하여 본 개시의 예시적인 실시예들을 설명한다. 쉽게 이해할 수 있도록, 본 개시의 실시예들의 세부사항을 포함하게 되는데, 이들은 단지 예시적인 것에 불과하다. 따라서, 당업자라면 본 개시의 범위 및 취지를 벗어나지 않으면서 본 개시의 실시예에 대해 여러가지 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 명확성과 간결성을 위해 하기의 설명에 있어서, 공지된 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.

현재 사용되고 있는 가상 캐릭터 생성 앱은, 통상적으로, 사용자가 사진을 업로드한 후, 사진속의 인물에 따라 자동적으로 초보적인 가상 캐릭터를 생성한다. 하지만, 최종적인 가상 캐릭터를 완성하기 위해서는, 사용자가 앱의 안면 수정 기능을 사용하여, 수동적으로 초보적인 가상 캐릭터에 대해 안면 수정 동작을 실행하여야 한다.

이와 같은 먼저 자동적으로 생성한 후 다시 수동적으로 주문형 제작을 실행하는 전통적인 솔루션에 의하면, 최종적으로 하나의 가상 캐릭터의 결과를 얻을 수는 있으나, 사용자가 만족스러워하는 이상적인 가상 캐릭터를 얻기는 어렵다. 이와 같은 전통적인 솔루션에 의하면, 사용자가 효율적인 가상 캐릭터의 개성화 주문형 제작을 실행할 수 없는 것이 그 주요원인이다.

예시적으로, 사용자가 높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱을 가진 가상 캐릭터를 생성하고자 할 경우, 상기의 전통적인 방식에 의하면, 우선, 사용자가 유사한 이미지 특징을 가진 실제 인물의 사진을 찾지 못할 가능성이 높다. 또한, 유사한 이미지 특징을 가진 실제 인물의 사진을 찾을 수 있다 하더라도, 상기 안면 수정 기능을 사용할 경우, 사용자는 오관별로 하나하나씩 찾아야 하는데, 예를 들어, 코 스타일, 눈 스타일, 및 얼굴 스타일 등의 기초적 데이터 베이스로부터 하나하나씩 찾아야 한다. 일반적으로, 앱은 단일 오관에 대해 사용자가 선택할 수 있도록 수십종류의 형상을 제공하므로, 각 오관의 형상을 선택하는데만 십여분 심지어 수십분의 시간이 소요되고, 많은 사용자는 인내성이 한계에 달해 시간을 들여 자신이 만족스러워하는 오관 형상을 선택하지 못할 가능성이 높다.

또한, 이와 같은 전통적인 가상 캐릭터 주문형 제작방안은, 사용자가 사용하기에 불편하고, 심지어 사용자에게 크나큰 좌절감 및 나쁜 체험을 남길 수도 있다.

본 개시에 의해 제공되는 언어적 표현에 기초한 가상 캐릭터의 스마트 생성방안은, 상기의 기술적문제를 해결하여, 효율적인 가상 캐릭터의 개성화 주문형 제작을 실현할 수 있다. 이하, 구체적인 실시예를 들어 본 개시를 상세하게 설명한다.

이하, 본 개시의 실시예의 가상 캐릭터의 생성 방법 및 장치에 적합한 시스템 구조를 설명한다.

도1a는 본 개시의 실시예의 가상 캐릭터의 생성 방법 및 장치에 적합한 시스템 구조를 예시적으로 나타낸다. 지적해두어여 할 것은, 도1a에 도시된 것은 단지 본 개시의 실시예를 적용할 수 있는 시스템 구조의 예시에 불과하고, 이는 본 개시의 기술내용에 대한 당업자의 이해를 돕기 위한 것으로서, 본 개시의 실시예가 다른 환경 또는 장면에 응용될 수 없음을 의미하지는 않는다.

도1a에 도시된 바와 같이, 시스템 구조(100)에는 단말장비(101)가 포함될 수 있다. 지적해두어야 할 것은, 단말장비(101)는 클라이언트 단말 또는 서버일 수 있고, 본 개시는 이에 대해 한정하지 않는다.

구체적으로는, 단말장비(101) 또는 다른 장비를 통해 하나의 초보적인 가상 캐릭터를 생성하여 참고 가상 캐릭터로 할 수 있다. 사용자가 개성화 수요를 만족하는 이상형 가상 캐릭터를 주문형 제작하고자 할 경우, 예를 들어, "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"이 이사형 일 경우, 사용자는 해당 이상형 가상 캐릭터를 언어로 표현할 수 있다. 단말장비(101)는 사용자의 언어적 표현을 취득한 후, 상기 언어적 표현에 기초하여, 대응되는 시멘틱 특징을 추출하고, 나아가서, 추출한 시멘틱 특징에 기초하여, 상기 이상형 가상 캐릭터를 생성할 수 있다.

본 개시의 실시예에 있어서, 사용자의 언어적 표현으로부터, 단말장비(101)는 사용자가 원하는 가상 캐릭터의 시멘틱화 특징 정보를 정확하게 인식할 수 있고, 지능적으로 가상 캐릭터를 생성할 수 있다. 상기 방안은, 개성화 가상 캐릭터의 생산효율을 향상시켜, 사용자에게 보다 간결한 사용 체험을 줄 수 있는 한편, 가상 캐릭터의 주문형 제작의 정확도를 향상시켜, 사용자를 위해 이상형 가상 캐릭터를 출력할 수도 있다.

이해해야 할 것은, 도1a의 단말장비의 수는 단지 예시적인 것이다. 실제 수요에 따라, 임의의 수의 단말장비를 구비할 수 있다.

이하, 본 개시의 실시예의 가상 캐릭터의 생성 방법 및 장치에 적합한 응용장면을 설명한다.

이해해야 할 것은, 현재, 오프라인 소비 안내방식은 여전히 블로그 소유자들의 실제 경험 공유를 위주로 이루고 있는데, 소비자가 주동적으로 블로그 소유자들이 공유한 내용을 조회하지 않으면, 효과적인 추천을 기대하기는 어렵다.

또한, 이해해야 할 것은, 개성화된 가상 캐릭터는 통상적으로 실제 인물과 유사성을 가지지만, 서로 다른 가상 캐릭터사이에는 차이점도 존재하므로, 가상 캐릭터의 애니메이션적인 외관을 통해 친화력을 향상시킬 수도 있다. 이는 모두 가상 캐릭터에 대한 사용자의 주관적인 친근감을 더해줄 수 있다. 따라서, 가상 캐릭터를 구축하여, 가상 캐릭터에 기반한 인간-기계간 인터랙션을 실현하고, 가상 캐릭터에 기반한 인간-기계간 인터랙션 과정에 가상 캐릭터가 적절한 시점에 소비 추천 및 소비를 동반해줌으로써, 소비 추천의 전환율을 효과적으로 향상시킬 수 있고, 또한, 사용자의 체험을 향상시킬 수 있다.

예시적으로, 본 개시의 실시예에 있어서, 가상 캐릭터에 기반하여 가정생활 장면에서 사용자를 위해 오프라인 소비 안내를 진행할 수도 있고, 가상 캐릭터에 기반하여 오프라인 소비 장면에서 사용자의 소비과정을 동반해줄 수도 있다.

도1b에 도시된 바와 같이, 사용자는 휴대폰 클라이언트를 통해 자신의 전용 가상 캐릭터를 구축하여, 이를 클라우드에 업로드할 수 있고, 클라우드가 이를 사용자에 연관되는 스마트 장비 및 사용자가 즐겨 찾는 상점, 마트 등 공공장소에 설치된 인터랙션 장비(예를 들어, 쇼핑몰 인터랙션 장비, 마트 인터랙션 장비, 음식점 인터랙션 장비 등)로 송신함으로써, 사용자가 인간-기계간 인터랙션을 진행할 때 사용하도록 할 수 있다.

지적해두어야 할 것은, 본 개시의 실시예에 있어서, 스마트 장비는 예를 들어 냉장고, TV, 스마트 미러, 스마트 글라스 등과 같은 표시 스크린을 가진 사물인터넷IOT장비를 포함한다. 가상 캐릭터는 IOT장비로 송신된 후, IOT장비가 작동될 때 표시되어, 스마트 음성 대화 시스템의 프런트 엔드로서, 형상적이고 흥미진진하게 사용자와 기능화된 대화교류를 진행하거나 또는 한담할 수 있다. 대화교류과정에, 가상 캐릭터는 클라우드로부터 송신된 마케팅 추천 명령에 따라, 적절한 시점에 사용자에게 오프라인 소비 추천을 진행할 수 있다.

또한, 본 개시의 실시예에 있어서, 쇼핑몰 인터랙션 장비는 쇼핑몰에 설치되어 사용자가 인터랙션을 진행할 수 있는 표시 스크린을 가진 전자장비를 포함할 수도 있다. 예시적으로, 사용자가 쇼핑몰을 찾을 경우, 안면인식 기술을 통해 사용자 신분을 확정하고, 클라우드를 통해 대응되는 가상 캐릭터를 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자A가 어느 브랜드 의류상점에서 의류를 구매하기 위해 선택한 의류를 착용해볼 경우, 클라우드로부터 사용자A의 전용 가상 캐릭터를 다운로드하고, 사용자A 근처의 미러 변두리에 해당 전용 가상 캐릭터를 표시하여, 사용자와 인터랙션을 진행하도록 할 수 있는데, 예를 들어, 사용자에게 의류를 추천할 수 있다. 또 예를 들어, 사용자B가 어느 샤브샤브점에서 식사를 가질 경우, 사용자B의 테이블 옆에 작은 표시 스크린을 세우고, 표시 스크린에 사용자B의 전용 가상 캐릭터를 표시하여, 사용자B와 한담하거나 또는 게임을 즐길 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 사용자는 사진을 업로드한 후, 가상 캐릭터 생성 앱을 통해 사진속의 인물에 따라 자동적으로 하나의 초보적인 가상 캐릭터를 생성한 다음, 앱의 안면 수정 기능을 사용하여, 사용자가 수동적으로 초보적인 가상 캐릭터에 대해 안면 수정 동작을 실행하여 자신의 전용 가상 캐릭터를 생성할 수 있다.

본 개시의 다른 실시예에 있어서, 사용자는 언어적 표현에 기초한 가상 캐릭터 스마트 생성방안을 통해, 자신의 전용 가상 캐릭터를 생성할 수도 있다.

또한, 본 개시의 다른 실시예에 있어서, 클라우드는 휴대폰 클라이언트에서 구축된 가상 캐릭터를 수신하고, 이를 사용자에 연관되는 스마트 장비 및 사용자가 자주 찾는 상점, 마트 등 공공장소에 설치된 인터랙션 장비로 송신하는 외에도, 사용자의 빅 데이터를 분석함으로써, 적절한 시점에 마케팅 전략을 제공하여, 스마트 가전 장비에 표시된 가상 캐릭터가 해당 마케팅 임무를 완성하도록 할 수도 있다. 예를 들어, 어느날 비가 와서 날씨가 매우 춥고, 사용자 또한 오래동안 샤브샤브 점포를 찾지 않았을 경우, 가상 캐릭터로 하여금 사용자에게 적극적으로 샤브샤브 점포를 추천하도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 실제 인물과 유사한 가상 캐릭터를 사용하여 소비 추천을 진행하고 동반 서비스를 제공함으로써, 사용자가 친근감을 가지도록 할 수 있다. 가상 캐릭터의 추천을 통해, 사용자가 오프라인에서 소비하도록 안내할 수도 있다. 또한, 실제 소비 장면에서, 사용자의 전용 가상 캐릭터는 사용자를 옆에서 동반해줌으로써, 사용자를 위해 상품을 추천하거나, 사용자가 식사할 때 동반해줄 수 있고, 대화를 나눌 수도 있다. 이를 통해, 온라인 서비스와 오프라인 서비스를 연결할 수 있다.

본 개시는 가상 캐릭터에 기반한 인간-기계간 인터랙션 방법을 제공한다.

상기 인간-기계간 인터랙션 방법은 가정생활 장면에 응용될 수 있고, 하기의 동작을 포함할 수 있다.

스마트 장비에 가상 캐릭터를 표시한다.

가상 캐릭터를 제어하여 사용자와의 교류 및 인터랙션을 실행한다.

가상 캐릭터와 사용자의 교류 및 인터랙션과정에, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자에게 소비 관련 추천을 진행한다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 스마트 장비는 스마트 가전 장비를 포함할 수 있다. 예시적으로, 가정생활 장면에서, 스마트 가전 장비가 작동된 후, 표시 스크린에 사용자의 전용 가상 캐릭터를 표시할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 있어서, 스마트 가전 장비가 작동된 후, 표시 스크린에 사용자의 전용 가상 캐릭터가 아닌 다른 가상 캐릭터를 표시할 수도 있다.

가상 캐릭터는 스마트 가전 장비에 표시되어, 스마트 음성 대화 시스템의 프런트 엔드로서, 형상적이고 흥미진진하게 사용자와 기능화된 대화교류를 진행하거나 또는 한담, 게임 등 인터랙션을 진행할 수 있다. 대화 교류 또는 게임 인터랙션 과정에, 가상 캐릭터는 클라우드로부터 송신된 마케팅 추천 명령(마케팅 전략 포함)에 따라, 적절한 시점에 사용자에게 오프라인 소비를 추천할 수 있다. 예를 들어, 어느날 비가 와서 날씨가 매우 춥고, 사용자 또한 오래동안 샤브샤브 점포를 찾지 않았을 경우, 가상 캐릭터로 하여금 사용자에게 적극적으로 샤브샤브 점포를 추천하도록 할 수 있다.

가정생활 장면에서, 사용자는 스마트 가전 장비상의 가상 캐릭터와 교류 및 인터랙션을 진행함으로써, 가상 캐릭터에 대한 신뢰감 및 친근감을 구축할 수 있다. 이를 통해, 개성화 가상 캐릭터는 사용자의 양성 동반 대상이 될 수 있다. 이렇게 되면, 클라우드가 직접 가상 캐릭터에 마케팅 추천 명령을 보내고, 가상 캐릭터가 소비 안내를 완성할 가능성이 비교적 크게 된다.

본 개시의 실시예에 있어서, 개성화 가상 캐릭터의 동반을 통해, 가상 캐릭터에 대한 사용자의 신뢰감 및 친근감을 구축할 수 있고, 이를 통해, 가상 캐릭터를 인터랙션 매개로 한 소비 추천을 실현함으로써, 소비 추천의 전환율을 향상시킬 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자에게 소비를 추천하는 것은, 하기와 같은 동작을 포함할 수 있다.

클라우드가 상기 사용자를 상대로 송신한 마케팅 전략을 취득한다.

가상 캐릭터를 제어하여, 상기 마케팅 전략에 기초하여 상기 사용자에게 소비를 추천한다.

본 개시의 다른 실시예에 있어서, 클라우드는 휴대폰 클라이언트에서 구축된 가상 캐릭터를 수신하고, 이를 사용자에 연관되는 스마트 가전 장비 및 사용자가 자주 찾는 상점, 마트 등 공공장소에 설치된 인터랙션 장비로 송신하는 외에도, 사용자의 빅 데이터를 분석함으로써, 특정 사용자를 상대로 적절한 시점에 맞춤형 마케팅 전략을 제공하고, 스마트 가전 장비에 표시된 가상 캐릭터를 제어하여 해당 마케팅 임무를 완성하도록 할 수도 있다. 이렇게 함으로써, 정확한 마케팅이 가능하여, 사용자를 위해 보다 합리적이고, 보다 정확하고, 보다 만족스러운 소비 추천을 진행할 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 스마트 장비에 가상 캐릭터를 표시하는 것은, 스마트 장비에 사용자의 전용 가상 캐릭터를 표시하는 것을 포함할 수 있다. 여기서, 전용 가상 캐릭터는 클라우드에 의해 스마트 장비로 보내진 것이다.

예시적으로, 사용자는 휴대폰 클라이언트를 통해 자신의 전용 가상 캐릭터를 구축하여, 이를 클라우드에 업로드하고, 사용자가 스마트 장비를 작동시킬 때, 클라우드가 구축된 전용 가상 캐릭터를 스마트 가전 장비로 송신하여 표시할 수 있다.

본 개시의 실시예에 있어서는, 사용자의 전용 가상 캐릭터를 사용함으로써, 가상 캐릭터의 양성 동반을 통해 사용자의 신뢰와 친근감을 보다 쉽게 얻을 수 있고, 나아가서, 가상 캐릭터를 통해 소비 추천을 보다 쉽게 완성할 수 있다.

본 개시는 가상 캐릭터에 기반한 제어 방법을 더 제공한다.

상기 가상 캐릭터에 기반한 제어 방법은 클라우드 등 서버측에 응용될 수 있고, 하기의 동작을 포함할 수 있다.

스마트 장비에 표시된 가상 캐릭터를 원격으로 제어하여 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행한다.

가상 캐릭터와 사용자의 교류 및 인터랙션 과정에, 스마트 장비로 사용자를 상대로 한 마케팅 전략을 송신함으로써, 가상 캐릭터로 하여금 마케팅 전략에 기초하여 사용자에게 소비 추천을 진행하도록 한다.

본 개시의 일 실시예에 있어서, 가정생활 장면을 예로 들면, 스마트 장비는 스마트 가전 장비를 포함한다. 스마트 가전 장비가 작동된 후, 클라우드는 원격으로 스마트 가전 장비를 제어하여, 예를 들어 표시 스크린에 사용자의 전용 가상 캐릭터를 표시할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 있어서, 스마트 가전 장비가 작동된 후, 클라우드는 원격으로 스마트 가전 장비를 제어하여, 예를 들어 표시 스크린에 사용자의 전용 가상 캐릭터가 아닌 다른 가상 캐릭터를 표시할 수도 있다.

가정생활 장면에서, 사용자는 스마트 가전 장비상의 가상 캐릭터와 교류 및 인터랙션을 진행함으로써, 보다 쉽게 가상 캐릭터에 대한 신뢰를 구축할 수 있으므로, 가상 캐릭터가 제공한 소비 추천을 보다 쉽게 받아들일 수 있고, 나아가서, 개성화 가상 캐릭터로 하여금 보다 쉽게 사용자의 양성 동반 대상이 되도록 할 수 있다. 이렇게 함으로써, 클라우드는 직접 가상 캐릭터에 마케팅 추천 명령을 보내고, 가상 캐릭터가 소비 안내를 완성할 가능성이 비교적 크게 된다.

본 개시의 실시예에 있어서, 개성화 가상 캐릭터의 동반을 통해, 가상 캐릭터에 대한 사용자의 신뢰감 및 친근감을 증대함으로써, 가상 캐릭터를 인터랙션 매개로 한 소비 추천을 실현하여, 소비 추천의 전환율을 향상시킬 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 상기 방법은 하기의 동작을 더 포함할 수 있다.

사용자에 의해 제공된 전용 가상 캐릭터를 취득한다.

전용 가상 캐릭터를 상기 사용자에 연관되는 스마트 장비로 송신함으로써, 스마트 장비가 사용자를 상대로 전용 가상 캐릭터를 표시하고, 전용 가상 캐릭터를 통해 사용자와 인간-기계간 인터랙션을 진행하도록 한다.

예시적으로, 사용자는 휴대폰 클라이언트를 통해 자신의 전용 가상 캐릭터를 구축하여, 클라우드로 업로드하고, 사용자가 스마트 장비를 작동하였을 때, 클라우드가 구축된 전용 가상 캐릭터를 사용자에 연관되는 스마트 장비로 송신하여 표시하고, 상기 가상 캐릭터가 사용자와 교류 및 인터랙션를 진행할 수 있다.

본 개시의 실시예에 있어서, 사용자의 전용 가상 캐릭터를 사용함으로써, 가상 캐릭터의 양성 동반을 통해, 보다 쉽게 사용자의 신뢰와 친근감을 얻을 수 있고, 나아가서, 가상 캐릭터를 통해 보다 쉽게 소비 추천을 완성할 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 상기 방법은 하기의 동작을 더 포함한다.

사용자의 소비 데이터를 취득한다.

소비 데이터에 기초하여, 사용자에 대한 마케팅 전략을 생성하고, 스마트 장비로 송신한다.

예시적으로, 클라우드는 상점, 마트 등 공공장소에 설치된 인터랙션 장비, 결제 장비 등으로부터 업로드된 소비 데이터를 취득하고, 취득한 소비 데이터에 기초하여 빅 데이터 분석을 실행함으로써, 사용자 개인 또는 어느 부류의 사용자 군을 상대로 마케팅 전략을 생성하고, 생성된 마케팅 전략을 특정 사용자 또는 특정 부류의 사용자에 연관되는 스마트 장비로 송신하고, 해당 스마트 장비에 표시되어 있는 가상 캐릭터가 적절한 시점에 사용자에게 소비 추천을 진행하도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 사용자의 소비 데이터로부터 사용자의 소비 습관을 알 수 있어, 사용자 본인의 소비 습관에 맞는 마케팅 전략을 제정함으로써, 정확한 마케팅을 실현할 수 있다.

본 개시는 가상 캐릭터에 기반한 다른 제어 방법을 더 제공한다.

상기 가상 캐릭터에 기반한 인간-기계간 인터랙션 방법은 소비 장면에 응용될 수 있고, 하기의 동작을 포함할 수 있다.

특정된 장소에 설치된 특정의 인터랙션 장비에 가상 캐릭터를 표시한다.

사용자가 특정된 장소에서 활동하는 과정에, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행한다.

지적해두어야 할 것은, 본 개시의 실시예에 있어서, 특정된 장소는 쇼핑몰, 마트, 음식점, 호텔 등 공공장소를 포함한다. 특정 인터랙션 장비는 표시 스크린을 가진 전자장비를 포함할 수 있다.

예시적으로, 사용자가 쇼핑몰을 찾을 경우, 안면인식 기술을 통해 사용자 신분을 확정하고, 이를 클라우드에 알려 사용자 근처의 쇼핑몰 인터랙션 장비로 대응되는 가상 캐릭터를 보냄으로써, 가상 캐릭터가 사용자의 소비과정에 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행하면서, 사용자를 동반하여 오프라인 소비를 진행하도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 소비 장면에서, 사용자의 전용 가상 캐릭터를 사용자 근처의 쇼핑몰 인터랙션 장비에 표시하고, 사용자의 전반적인 오프라인 소비 과정을 동반하도록 함으로써, 사용자에게 보다 좋은 소비 체험을 줄 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 사용자가 특정된 장소에서 활동하는 과정에, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행하는 것은, 하기 중 적어도 하나의 경우를 포함할 수 있다.

사용자가 쇼핑몰 또는 마트에서 쇼핑하는 과정에, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행하면서, 사용자를 동반하여 쇼핑한다.

사용자가 호텔 또는 음식점에서 식사하는 과정에, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자와 대화를 나누거나 또는 인터랙션 게임을 즐기면서, 사용자를 동반하여 식사할 수 있다.

사용자가 오락장소에서 소비하는 과정에, 가상 캐릭터를 제어하여 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행하면서, 사용자를 동반하여 오락을 즐길 수 있다.

예시적으로, 예를 들어, 사용자A가 어느 브랜드 의류상점에서 의류를 구매하기 위해 선택한 의류를 착용해볼 경우, 클라우드로부터 사용자A의 전용 가상 캐릭터를 다운로드하고, 사용자A 근처의 미러 변두리에 해당 전용 가상 캐릭터를 표시하여, 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행하도록 할 수 있는데, 예를 들어, 사용자에게 의류를 추천할 수 있다. 또 예를 들어, 사용자B가 어느 샤브샤브점에서 식사를 가질 경우, 사용자B의 테이블 옆에 작은 표시 스크린을 세우고, 표시 스크린에 사용자B의 전용 가상 캐릭터를 표시하여, 사용자B와 한담하거나 또는 게임을 하도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 실제 인물과 일정한 유사도를 가진 가상 캐릭터를 사용하여 동반식 소비 서비스를 제공함으로써, 사용자가 친근감을 가지게 할 수 있다. 또한, 실제 소비 장면에서, 사용자의 전용 가상 캐릭터는 사용자를 옆에서 동반해줌으로써, 사용자를 도와 사용자가 만족스러워하는 상품을 구매하거나, 사용자가 식사할 때 동반해줄 수 있고, 대화를 나눌 수도 있다. 이를 통해, 온라인 서비스와 오프라인 서비스를 연결할 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 상기 방법은 하기와 같은 동작을 더 포함할 수 있다.

사용자의 소비 데이터를 취득한다.

소비 데이터를 클라우드로 송신하고, 클라우드가 소비 데이터에 기초하여 사용자를 상대로 마케팅 전략을 생성한다.

예시적으로, 상점, 마트 등 공공장소에 설치된 인터랙션 장비, 결제 장비 등은 사용자의 소비 데이터를 수집하고 클라우드에 업로드할 수 있고, 나아가서, 클라우드는 취득한 소비 데이터에 기초하여 빅 데이터 분석을 실행함으로써, 사용자 개인 또는 어느 부류의 사용자 군을 상대로 마케팅 전략을 생성하고, 클라우드가 이러한 마케팅 전략을 대응되는 스마트 가전 장비로 송신함으로써, 스마트 가전 장비에 표시된 가상 캐릭터가 적당한 시점에 사용자에게 소비 추천을 진행할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 사용자의 소비 데이터를 수집하고 업로드함으로써, 클라우드는 사용자의 소비 데이터로부터 사용자의 소비 습관을 알 수 있어, 사용자 본인의 소비 습관에 맞는 마케팅 전략을 생성할 수 있으므로, 정확한 마케팅을 실현할 수 있다.

사용자가 특정된 장소에 진입하는 것에 응답하여, 사용자에 대해 안면인식을 실행함으로써, 사용자의 신분을 확정한다.

사용자의 신분에 기초하여 사용자의 전용 가상 캐릭터를 취득한다.

여기서, 특정된 장소에 설치된 특정의 인터랙션 장비에 가상 캐릭터를 표시하는 것은, 특정된 장소에 설치된 특정의 인터랙션 장비에 전용 가상 캐릭터를 표시하는 것을 포함한다.

이해해야 할 것은, 개성화된 가상 캐릭터는 통상적으로 실제 인물과 유사성을 가지지만, 서로 다른 가상 캐릭터사이에는 차이점도 존재하므로, 가상 캐릭터의 애니메이션적인 외관을 통해 친화력을 향상시킬 수도 있다. 이는 모두 가상 캐릭터에 대한 사용자의 주관적인 친근감을 높이는데 유리하다. 따라서, 가상 캐릭터를 구축하여, 가상 캐릭터에 기반한 인간-기계간 인터랙션을 실현하고, 가상 캐릭터에 기반한 인간-기계간 인터랙션 과정에서 가상 캐릭터가 적절한 시점에 소비 추천 및 소비를 동반해줌으로써, 소비 추천의 전환율을 효과적으로 향상시킬 수 있고, 또한, 사용자의 체험을 향상시킬 수 있다.

사용자는 휴대폰 클라이언트를 통해 자신의 전용 가상 캐릭터를 구축하여, 이를 클라우드에 업로드할 수 있고, 클라우드가 이를 사용자에 연관되는 스마트 가전 장비 및 사용자가 즐겨 찾는 상점, 마트 등 공공장소에 설치된 인터랙션 장비(예를 들어, 쇼핑몰 인터랙션 장비, 마트 인터랙션 장비, 음식점 인터랙션 장비 등)로 송신함으로써, 사용자가 인간-기계간 인터랙션을 실행할 때 사용하도록 할 수 있다.

예시적으로, 사용자가 쇼핑몰을 찾을 경우, 안면인식 기술을 통해 사용자 신분을 확정하고, 클라우드를 통해 사용자 근처의 쇼핑몰 인터랙션 장비로 사용자 신분에 연관되는 전용 가상 캐릭터를 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자A가 어느 브랜드 의류상점에서 의류를 구매하기 위해 선택한 의류를 착용해볼 경우, 클라우드로부터 사용자A의 전용 가상 캐릭터를 다운로드하고, 사용자A 근처의 미러 변두리에 해당 전용 가상 캐릭터를 표시하여, 사용자와 교류 및 인터랙션을 진행하도록 할 수 있는데, 예를 들어, 사용자에게 의류를 추천할 수 있다. 또 예를 들어, 사용자B가 어느 샤브샤브점에서 식사를 가질 경우, 사용자B의 테이블 옆에 작은 표시 스크린을 세우고, 표시 스크린에 사용자B의 전용 가상 캐릭터를 표시하여, 사용자B와 한담하거나 또는 게임을 하도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 스마트 가전 장비, 쇼핑몰 인터랙션 장비 및 클라우드 서비스를 통해, 개성화 가상 캐릭터에 기반한 가정생활 온라인 마케팅 및 오프라인 소비 장면에서 동반해주는 가정/쇼핑몰 연동 마케팅을 실현하였으므로, 소비 안내 방식(또는 마케팅 방식)을 개선할 수 있는 동시에, 사용자의 소비 체험을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자로 하여금 개성화 가상 캐릭터의 동반식 소비 서비스를 충분히 즐기도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 본 개시는 가상 캐릭터의 생성 방법을 더 제공한다.

도2는 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터의 생성 방법의 흐름도를 예시적으로 나타낸다.

도2에 도시된 바와 같이, 방법(200)은 동작S210~ S230을 포함할 수 있다.

동작S210, 목표 가상 캐릭터에 대한 사용자의 언어적 표현을 취득한다.

동작S220, 언어적 표현에 기초하여, 대응되는 시멘틱 특징을 추출한다.

동작S230, 시멘틱 특징에 기초하여, 목표 가상 캐릭터를 생성한다.

지적해두어야 할 것은, 동작S210에서, 언어적 표현은 음성 방식 또는 텍스트 방식의 언어적 표현을 포함할 수 있는데, 본 개시의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다. 여기서, 음성 방식의 언어적 표현일 경우, 동작S210에서는, 자동 음성 인식ASR기술을 통해 목표 가상 캐릭터에 대한 사용자의 시멘틱 요구를 포획할 수 있다.

예시적으로, 사용자가 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"의 목표 가상 캐릭터를 구축하고자 할 경우, 사용자는 상기 목표 가상 캐릭터에 대해 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"이라는 언어적 표현을 입력할 수 있다. 이렇게 함으로써, 방법(200)에 의해 제공되는 상기 동작을 통해, "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"이라는 언어적 표현을 취득하고, 그중의 시멘틱 특징을 추출할 수 있는데, 예를 들어, "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"을 추출할 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예에 있어서, 사전에 임의의 하나의 가상 캐릭터를 구축하여 참고 가상 캐릭터로 할 수 있다. 그 후, 매번 목표 가상 캐릭터를 상대로 대응되는 시멘틱 특징을 추출한 후, 추출한 시멘틱 특징에 기초하여, 상기 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시킴으로써, 최종적으로 사용자가 원하는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 사용자는 목표 가상 캐릭터의 시멘틱 표현만 제공하면 되고, 사용자가 별도로 수동으로 주문형 제작 동작을 실행하지 않더라도, 사용자의 시멘틱 요구에 따라, 기존의 참고 가상 캐릭터에 대해 시멘틱화 개조를 진행함으로써, 효율적이고 정확도가 높은 가상 캐릭터의 개성화 주문형 제작을 실현할 수 있다. 이렇게 함으로써, 사용자의 체험 및 주문형 제작한 가상 캐릭터에 대한 친근감을 향상시킬 수도 있다.

또한, 본 개시의 실시예에서는, 사용자가 목표 가상 캐릭터의 시멘틱 표현만 제공하면 되고, 사용자가 별도로 수동으로 주문형 제작 동작을 실행하지 않아도 되므로, 사용자가 사용하기에 편리하다.

선택가능한 실시예로서, 시멘틱 특징에 기초하여, 목표 가상 캐릭터를 생성하는 것은, 하기와 같은 동작을 포함할 수 있다.

참고 가상 캐릭터를 취득한다.

사용자의 시멘틱 표현으로부터 추출한 시멘틱 특징에 기초하여, 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시킴으로써, 목표 가상 캐릭터를 생성한다.

본 개시의 실시예에 있어서, 사전에 임의의 하나의 가상 캐릭터를 구축하여 참고 가상 캐릭터로 하고, 목표 가상 캐릭터의 개성화 주문형 제작 과정에, 상기 참고 가상 캐릭터를 직접 취득하여, 사용자의 시멘틱 표현으로부터 추출한 시멘틱 특징을 이용하여, 상기 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시키기만 하면, 대응되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있다.

예시적으로, 우선, 참고 가상 캐릭터의 가상 캐릭터 모델을 구축한 후, 상기 가상 캐릭터 모델을 상대로 골격 트리를 구축하고, 그 다음, 골격 트리 중의 각 골격 노드에 대해 골격 스키닝을 실행함으로써, 골격 노드 및 대응되는 골격-스킨 그리드 노드를 연관시켜, 대응되는 참고 가상 캐릭터를 얻는다.

또한, 사용자의 시멘틱 표현으로부터 추출한 시멘틱 특징에 기초하여 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시키는 것은, 우선 상기 시멘틱 특징을 가진 가상 캐릭터 슬라이더 블록(이하, 슬라이더 블록이라고 한다)을 취득하고, 그 다음, 상기 슬라이더 블록을 이용하여 참고 가상 캐릭터의 골격 노드를 구동하여 변형시킴으로써, 참고 가상 캐릭터의 스킨 노드도 연동하여 변형시킴으로써, 최종적으로 사용자가 원하는 목표 가상 캐릭터, 즉, 이상적인 가상 캐릭터를 얻는 것을 포함할 수 있다.

예시적으로, 사용자가 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"의 목표 가상 캐릭터를 구축하고자 할 경우, 상기 시멘틱 표현에 기초하여 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"이라는 시멘틱 특징을 추출할 수 있고, 그 다음, "높은 콧마루 슬라이더 블록", "큰 눈동자 슬라이더 블록", "얇은 턱 슬라이더 블록"이라는 3개의 슬라이더 블록을 취득하고, 이 3개의 슬라이더 블록을 이용하여 사전에 구축된 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시킴으로써, 최종적으로 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"이라는 특징에 부합되는 이상적인 가상 캐릭터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 인공지능 알고리즘을 적용하여 개성화 가상 캐릭터의 주문형 제작을 실행함으로써, 개성화 가상 캐릭터의 생산효율을 향상시켜, 보다 간결한 사용자 체험을 제공할 수 있는 한편, 개성화 가상 캐릭터의 주문형 제작의 정확도도 높일 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 사용자의 시멘틱 표현으로부터 추출한 시멘틱 특징에 기초하여, 사전에 구축된 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시킴으로서, 목표 가상 캐릭터를 생성하는 것은, 하기와 같은 동작을 포함할 수 있다.

추출한 시멘틱 특징을 프로급 시멘틱 특징으로 변환시킨다.

변환하여 얻은 프로급 시멘틱 특징에 기초하여, 상기 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시킨다.

이해해야 할 것은, 실제사용시, 동일 또는 유사한 이미지라 하더라도, 서로 다른 사용자의 언어적 표현은 다를 수 있다. 예를 들어, "얇은 턱"에 대해, 어떤 사용자는 "V라인 얼굴"이라고 표현하는 반면, 어떤 사용자는 "갸름한 얼굴"이라고 표현할 수 있고, 심지어 어떤 사용자는 이외의 다른 표현을 사용할 수도 있다. 또한, 실제사용시, 사용자는 "광대뼈", "턱" 레벨의 형상을 표현하기 어렵다. 다수의 경우, 사용자는 예를 들어, "여자애 같은", "할머니 같은", "맹랑한", "멋진" 등과 같은 보다 모호한 표현으로 가상 캐릭터에 대한 감각을 묘사하게 된다.

따라서, 본 개시의 실시예에서는, 우선, 사용자의 시멘틱 표현으로부터 추출한 시멘틱 특징을 일괄적으로 프로급 시멘틱 특징으로 변환시킨 다음, 변환후의 시멘틱 특징에 기초하여 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시킴으로써, 최종적인 목표 가상 캐릭터를 얻는다.

예시적으로, 추출한 시멘틱 특징(즉, 사용자가 제공한 모호한 시멘틱 특징)을 시멘틱 변환기를 통해 프로급 시멘틱 특징으로 변환할 수 있다. 프로급 시멘틱 특징이란, 해부학, 생물학 등의 관점에서 시멘틱 표현을 할 때 포함된 시멘틱 특징일 수 있다. 여기서, 본 개시의 실시예에 있어서, 시멘틱 변환기는 대량의 데이터 수집 및 딥 러닝 회귀 트레이닝을 통해 실현할 수 있다.

도3에 도시된 바와 같이, 본 개시의 실시예에 있어서, 얼굴 스타일을 예로 들면, 사용자의 언어적 표현으로부터 추출한 "갸름한 얼굴"이라는 시멘틱 키워드는 "낮은 광대뼈" 및 "좁은 턱"과 같은 프로급 시멘틱 특징으로 변환될 수 있고, 사용자의 언어적 표현으로부터 추출한 "사각 얼굴"이라는 시멘틱 키워드는 "높은 광대뼈" 및 "넓은 턱"이라는 프로급 시멘틱 특징으로 변환될 수 있고, 사용자의 언어적 표현으로부터 추출한 "귀여운 얼굴"이라는 시멘틱 키워드는"큰 눈동자" 및 "둥근 얼굴"이라는 프로급 시멘틱 특징으로 변환될 수 있다.

또한, 본 개시의 실시예에 있어서, 사용자의 모호한 시멘틱 표현은 대응되는 프로급 시멘틱 표현으로 변환될 수 있으므로, 프로급 시멘틱에 기초하여 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시키는 슬라이더 블록을 구축할 수 있다. 예를 들어, 높은 광대뼈 슬라이더 블록, 낮은 광대뼈 슬라이더 블록, 좁은 턱 슬라이더 블록, 큰 눈동자 슬라이더 블록, 둥근 얼굴 슬라이더 블록 등을 구축할 수 있다. 사용자가 "갸름한 얼굴"을 입력할 경우, 이를 "낮은 광대뼈" 및 "좁은 턱"이라는 2개의 프로급 시멘틱으로 변환시킬 수 있고, 후속적으로는 직접 "낮은 광대뼈 슬라이더 블록" 및 "좁은 턱 슬라이더 블록"이라는 2개의 슬라이더 블록을 이용하여 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시킴으로써, 최종적으로 "갸름한 얼굴"의 이상적인 가상 캐릭터를 실현할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 실제사용시 사용자가 모호한 언어적 표현을 입력하더라도, 시멘틱 변환을 통해 대응되는 프로급 언어적 표현을 얻을 수 있고, 나아가서, 참고 가상 캐릭터를 정확하게 제어하여 변형시킴으로써, 최종적으로 사용자가 원하는 이상적인 가상 캐릭터를 얻을 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 프로급 시멘틱 특징에 기초하여, 참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시키는 것은, 하기와 같은 동작을 포함할 수 있다.

프로급 시멘틱 특징에 기초하여, 적어도 하나의 슬라이더 블록을 확정하고, 각 슬라이더 블록은 대응되는 특정의 시멘틱 라벨에 연관된다.

적어도 하나의 슬라이더 블록에 기초하여, 참고 가상 캐릭터를 지탱하기 위한 골격 트리 중의 복수의 대응되는 골격 노드를 구동하여 변형시킨다.

복수의 대응되는 골격 노드의 변형에 기초하여, 복수의 대응되는 골격 노드에 연관되는 스킨 그리드 노드를 구동하여 변형시킨다.

구체적으로는, 본 개시의 실시예에 있어서, 사용자가 표현한 모호한 시멘틱 특징을 프로급 시멘틱 특징으로 변환시킨 후, 변환하여 얻은 프로급 시멘틱 특징에 포함된 적어도 하나의 키워드를 추출할 수 있다. 그 다음, 상기 적어도 하나의 키워드를 포함하는 적어도 하나의 시멘틱 라벨을 찾아내고, 이어서, 상기 적어도 하나의 시멘틱 라벨 중의 각 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 찾아낸다. 마지막으로, 찾아낸 슬라이더 블록을 이용하여 참고 가상 캐릭터를 지탱하기 위한 골격 트리 중의 복수의 대응되는 골격 노드를 구동하여 변형시키고, 나아가서, 복수의 대응되는 골격 노드의 변형에 기초하여, 복수의 대응되는 골격 노드에 연관되는 스킨 그리드 노드를 구동하여 변형시킨다.

예시적으로, 도4a~도4d는 차례로 "넓은 얼굴 슬라이더 블록", "좁은 얼굴 슬라이더 블록", "긴 얼굴 슬라이더 블록" 및 "짧은 얼굴 슬라이더 블록"을 나타낸다. 도5는 골격과 스킨의 연동을 완성한 참고 가상 캐릭터를 나타낸다. 예시적으로, 사용자가 입력한 모호한 언어적 표현 또는 변환후의 프로급 언어적 표현에 "넓은 얼굴"이라는 특징이 포함되어 있을 경우, 직접 도4a에 도시된 바와 같은 "넓은 얼굴 슬라이더 블록"을 이용하여 도5에 도시된 바와 같은 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시킴으로써, 넓은 얼굴 특징을 가진 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 시멘틱 정보를 가진 슬라이더 블록을 사용하여 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시킴으로써, 목표 가상 캐릭터의 생산효율을 향상시킬 수 있는 동시에, 얻어지는 목표 가상 캐릭터의 정확도를 향상시킬 수 있다.

지적해두어야 할 것은, 가상 캐릭터의 낮은 코스트 변형을 실현하기 위해, 3차원 모델 디자이너는 통상적으로 안면 모델을 위해 골격 트리를 설계하고, 안면-스킨(골격-스킨)의 각 스킨 그리드 노드와 골격 트리 중의 각 골격 노드사이에 가중치 영향 관계를 구축한다. 그 다음, 골격 트리 중의 각 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대축소를 제어함으로써, 각 골격 노드의 변형을 안면-스킨의 각 스킨 그리드 노드에 전달하여, 각 스킨 그리드 노드의 변형을 실현할 수 있다.

하지만, 이러한 골격 트리의 설계는 안면의 기하학적 구조를 상대로 하는 것이므로, 대부분 골격 노드는 넓은 얼굴, 높은 콧마루 등과 같은 실제적인 시멘틱급 의미를 가지지 않는다. 이로 인해, 디자이너는 골격-스킨의 설정작업을 완료한 후에도, 슬라이더 블록을 설계하여야 하고, 나아가서, 슬라이더 블록을 통해 골격 트리 중의 각 골격 노드에 대한 대량의 동작을 실현함으로써, 최종적으로 시멘틱급 표현능력을 실현하여야 한다. 예를 들어, 넓은 얼굴 슬라이더 블록을 통해, 좌우 태양혈, 좌우 광대뼈, 좌우 아래턱, 좌우 이마 등 8개의 골격 노드에 대해 대량의 연동 조절 설정을 실행할 수 있다.

그러나, 대량의 골격의 연동설계는 디자이너의 인적코스트를 소모할 뿐만아나라, 복잡한 골격간 관계로 인해 설계된 시멘틱급 슬라이더 블록의 표현능력이 떨어지는 문제점도 있다.

따라서, 본 개시의 실시예는, 개량형의 가상 캐릭터 슬라이더 블록 설계방안을 제공한다. 디자이너는 골격-스킨 설계를 완료한 후, 즉, 골격과 골격-스킨 연동(골격과 골격-스킨 연관이라고도 함)을 완성한 후, 시멘틱에 대응되는 형상 모델의 설계에 전념하기만 하면 되고, 대응되는 시멘틱 정보를 가진 가상 캐릭터 슬라이더 블록을 계속하여 설계할 필요는 없다. 이는, 디자이너가 설계한 골격과 골격-스킨 연관으로부터 얻은 참고 가상 캐릭터 및 대응되는 형상 모델을 직접 "슬라이더 블록 설계 시스템"에 입력하기만 하면, 자동적으로 시멘틱 정보를 가진 골격 연동 계수(즉, 슬라이더 블록 정보)를 출력할 수 있어, 슬라이더 블록의 고품질의 설계를 보장할 수 있기 때문이다.

본 개시는 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법을 더 제공한다.

도6a에 도시된 바와 같이, 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법(600)은 동작S610~ S640을 포함할 수 있다.

동작S610에서는, 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득한다. 여기서, 목표 시멘틱 라벨은 슬라이더 블록에 연관되는 특정 시멘틱 라벨과 동일하다.

동작S620에서는, 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득한다.

동작S630에서는, 골격-스킨 데이터에 기초하여, 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득한다.

동작S640에서는, 골격 연동 계수에 기초하여, 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성한다.

여기서, 슬라이더 블록을 이용하여 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써, 목표 시멘틱 특징에 부합되는 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 목표 시멘틱 라벨은 목표 시멘틱 특징을 포함한다.

예시적으로, 얼굴 스타일을 예로 들면, "넓은 얼굴 모델" (넓은 얼굴 라벨에 연관) 및 골격과 스킨 연동을 완성한 참고 가상 캐릭터를 골격 근사화 계수 산출기에 입력하면, "넓은 얼굴 골격 연동 계수" (즉, "넓은 얼굴 슬라이더 블록 정보")를 출력할 수 있고, "좁은 얼굴 모델" (좁은 얼굴 라벨에 연관) 및 골격과 스킨 연동을 완성한 참고 가상 캐릭터를 골격 근사화 계수 산출기에 입력하면, "좁은 얼굴 골격 연동 계수" (즉, "좁은 얼굴 슬라이더 블록 정보")를 출력할 수 있고, "긴 얼굴 모델" (긴 얼굴 라벨에 연관) 및 골격과 스킨 연동을 완성한 참고 가상 캐릭터를 골격 근사화 계수 산출기에 입력하면, "긴 얼굴 골격 연동 계수" (즉, "긴 얼굴 슬라이더 블록 정보")를 출력할 수 있고, "짧은 얼굴 모델" (짧은 얼굴 라벨에 연관) 및 골격과 스킨 연동을 완성한 참고 가상 캐릭터를 골격 근사화 계수 산출기에 입력하면, "짧은 얼굴 골격 연동 계수" (즉, "짧은 얼굴 슬라이더 블록 정보")를 출력할 수 있다. 여기서, 골격 근사화 계수 산출기는, 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터에 기초하여, 각 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 얻기 위한 것이다. 대응되는 골격 연동 계수를 얻은 후, 이를 대응되는 시멘틱 라벨에 연관시키면, 대응되는 시멘틱의 슬라이더 블록을 얻을 수 있다. 예를 들어, "넓은 얼굴 슬라이더 블록 정보"와 "넓은 얼굴 라벨"을 연관시키면, "넓은 얼굴 슬라이더 블록"을 얻을 수 있다.

지적해두어야 할 것은, 본 개시의 다른 실시예에 있어서, 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 복수의 형상 모델(각 형상 모델은 서로 다른 시멘틱 라벨에 대응된다)과 함께 골격 근사화 계수 산출기에 입력함으로써, 각 시멘틱 라벨에 대응되는 복수의 슬라이더 블록을 자동적으로 취득할 수 있어, 슬라이더 블록의 효율적인 생산을 보장할 수 있다.

예시적으로, 도6b에 도시된 바와 같이, 얼굴 스타일을 예로 들면, "넓은 얼굴 모델", "좁은 얼굴 모델", "긴 얼굴 모델" 및 "짧은 얼굴 모델"을 골격과 스킨 연동을 완성한 참고 가상 캐릭터와 함께 골격 근사화 계수 산출기에 입력함으로써, 자동적으로 "넓은 얼굴 슬라이더 블록", "좁은 얼굴 슬라이더 블록", "긴 얼굴 슬라이더 블록" 및 "짧은 얼굴 슬라이더 블록"을 출력할 수 있다.

이해해야 할 것은, 관련기술에 있어서, 시멘틱화된 슬라이더 블록 설계는 복수의 골격 노드가 디자이너의 설계를 통해 연동함으로써 실현된다. 구체적으로는, 골격은 일반적으로 평행이동, 회전, 확대축소라는 3개의 자유도의 변환능력을 갖고 있고, 디자이너는 골격의 영향을 받을 수 있는 스킨 그리드 노드를 위해 가중치를 설정하고, 실제 변형시, 스킨 그리드 노드는 골격 변환 데이터 및 설정된 대응되는 가중치에 따라, 가중 변형을 진행한다.

하지만, 하나의 슬라이더 블록은 통상적으로 복수의 골격 노드에 영향을 미치게 되는데, 디자이너는 슬라이더 블록이 복수의 골격 노드에 대한 영향관계를 설계함으로써, 슬라이더 블록으로 하여금 대응되는 시멘틱을 가지도록 한다. 예를 들어, "낮은 광대뼈" 슬라이더 블록, "뾰족한 턱" 슬라이더 블록 등이 있는데, 이러한 시멘틱 특징은 반드시 복수의 골격 노드의 연동을 통해서야만 실현할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 디자이너는 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델 설계에만 전념하면 되고, 후속적으로는 골격 계수 근사화 산출기를 통해 형상 모델을 근사화함으로써, 슬라이더 블록 설계를 실현할 수 있다. 즉, 본 개시의 실시예에서는, 골격 계수 근사화 능력을 통합하여, 슬라이더 블록의 생성 방식, 생산 프로세스를 새로 정의하였으므로, 슬라이더 블록 설계에 대한 디자이너의 부담을 전면적으로 감소시킬 수 있고, 디자이너가 복잡한 멀티 골격 연동 설계에서 벗어나 시멘틱에 대응되는 형상 모델의 설계에 보다 전념할 수 있도록 하였으므로, 디자이너가 복잡한 멀티 골격 노드 연동 설계로부터 자유롭게 함으로써, 디지털 소재의 생산효율을 향상시킬 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 참고 가상 캐릭터는 하기의 동작을 통해 구축될 수 있다.

참고 가상 캐릭터에 대해, 대응되는 골격 트리를 구축한다.

골격 트리에 기초하여, 골격과 골격-스킨을 연관시킴으로써, 참고 가상 캐릭터를 얻는다.

예시적으로, 안면 모델을 예로 들면, 디자이너는 안면 모델을 위해 골격 트리를 설계하고, 안면-스킨(골격-스킨)과 상기 골격 트리 중의 각 골격 노드를 연관시켜, 안면-스킨과 각 골격 노드의 연동을 실현함으로써, 대응되는 참고 가상 캐릭터를 얻을 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 골격-스킨 데이터에 기초하여, 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것은, 하기와 같은 동작을 포함할 수 있다.

골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지, 형상 모델에 대해 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 골격 연동 계수를 취득한다.

여기서, 골격 트리는 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축된 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 한번의 아래로부터 위로의 반복대입 알고리즘을 통해 골격 연동 계수를 취득할 수 있으므로, 근사화 산출 효율이 보다 높다.

선택가능한 실시예로서, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지, 형상 모델에 대해 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출하는 것은, 골격 트리 중의 모든 리프 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수가 모두 산출완료될 때까지, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 시작하여, 각 레벨별로 최소제곱법을 적용하여 각 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수를 각각 근사화하는 것을 포함할 수 있다.

지적해두어야 할 것은, 본 개시의 실시예에 있어서, 골격 계수 근사화 산출기는 아래로부터 위로의 산출전략을 사용할 수 있다. 즉, 골격 트리 중의 모든 리프 노드가 산출완료될 때까지, 골격 트리의 루트 노드로부터 시작하여, 각 레벨별로 최소제곱법을 적용하여 형상 모델의 각 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수를 각각 근사화할 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 골격-스킨 데이터에 기초하여, 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것은, 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 형상 모델에 대해 여러번 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 골격 연동 계수를 취득하는 것을 포함할 수 있다. 여기서, 골격 트리는 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축된 것이다.

본 개시의 실시예에 의하면, 여러번의 아래로부터 위로의 반복대입 알고리즘을 통해 골격 연동 계수를 취득할 수 있으므로, 즉, 순서데로 각 레벨의 골격 트리 노드의 근사화 계수를 산출할 수 있으모로, 보다 정확한 근사화 결과를 얻을 수 있다.

또한, 본 개시의 실시예는, 다른 유형의 골격 계수 근사화 산출 알고리즘을 지원할 수도 있는데, 본 개시의 실시예는 이에 대해 한정하지 않는다.

본 개시의 실시예는, 관련 알고리즘의 통합 및 슬라이더 블록 스마트 생성 시스템의 입출력에 대한 시멘틱화 정의를 통해, 가상 캐릭터 슬라이더 블록의 스마트 생성을 실현하였다.

선택가능한 실시예로서, 골격-스킨 데이터에 기초하여, 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것은, 골격-스킨 데이터 및 형상 모델을 사전에 설정한 골격 계수 근사화 산출기에 입력하여, 골격 계수 근사화 산출기를 통해 형상 모델을 근사화함으로써, 골격 연동 계수를 취득하는 것을 포함할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 디자이너는 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델 설계에만 전념하면 되고, 후속적으로는 골격 계수 근사화 산출기를 통해 형상 모델을 근사화함으로써, 슬라이더 블록 설계를 실현할 수 있다.

선택가능한 실시예로서, 상기 방법은, 골격-스킨 데이터 및 생성된 슬라이더 블록을 동일 파일에 저장하는 것을 더 포함할 수 있다.

예시적으로, "넓은 얼굴 슬라이더 블록"을 얻은 후, "넓은 얼굴 슬라이더 블록" 및 "참고 가상 캐릭터"를 동일 파일에 저장하면, "넓은 얼굴 가상 캐릭터" 작동 프로세스를 촉발한 후, "넓은 얼굴 슬라이더 블록"은 자동적으로 "참고 가상 캐릭터"를 구동하여 "넓은 얼굴 가상 캐릭터"를 생성할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 가상 캐릭터 슬라이더 블록과 참고 가상 캐릭터를 동일 파일에 저장하고, 가상 캐릭터를 작동시킬 때 직접 슬라이더 블록을 이용하여 참고 가상 캐릭터를 구동하여 신속하게 사용자가 표현한 목표 가상 캐릭터를 출력할 수 있다.

시멘틱 특징에 기초하여, 적어도 하나의 시멘틱 라벨을 확정한다.

시멘틱 라벨에 기초하여, 대응되는 적어도 하나의 부속품 모델 및/또는 적어도 하나의 엑세사리 모델을 확정한다.

참고 가상 캐릭터를 제어하여 변형시킴으로써 얻은 가상 캐릭터에 기초하여, 적어도 하나의 부속품 모델 및/또는 적어도 하나의 엑세사리 모델을 추가함으로써, 목표 가상 캐릭터를 얻는다.

예시적으로, 사용자가 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱, 긴 머리, 교복, 흰색 운동화"의 목표 가상 캐릭터를 구축하고자 할 경우, 우선 상기 시멘틱 표현에 기초하여 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"이라는 시멘틱 특징을 추출해낼 수 있다. 그 다음, "높은 콧마루 슬라이더 블록", "큰 눈동자 슬라이더 블록", "얇은 턱 슬라이더 블록"이라는 3개의 슬라이더 블록을 취득하고, 이들 3개의 슬라이더 블록을 이용하여 사전에 구축된 참고 가상 캐릭터를 구동하여 변형시킴으로써, "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"의 특징을 만족하는 가상 캐릭터을 얻는다. 이와 동시에, 상기 시멘틱 표현에 기초하여 "긴 머리, 교복, 흰색 운동화"라는 시멘틱 특징을 추출해내고, 헤어 스타일 부속품 디지털 소재 데이터 베이스로부터 "긴 머리 모델" 등 부속품 모델을 취득하고, 복장, 신발, 모자 등을 포함하는 복장 디지털 소재 데이터 베이스로부터 "여자 교복 모델" 및 "흰색 운동화 모델" 등 엑세사리 모델을 취득한 다음, 마지막으로 "긴 머리 모델", "여자 교복 모델" 및 "흰색 운동화 모델"을 모두 앞에서 이미 구축한 "높은 콧마루, 큰 눈동자, 얇은 턱"의 특징을 가진 가상 캐릭터에 추가할 수 있다. 최종적으로 출력되는 가상 캐릭터는 바로 사용자가 원하는 목표 가상 캐릭터이다.

이해해야 할 것은, 본 개시의 실시예에 있어서, 헤어 스타일, 수염 부속품 디지털 소재 데이터 베이스에는, 각종 스타일의 남성 수염 모델 및 각종 스타일의 남성 헤어 스타일 모델, 및 각종 스타일의 여성 헤어 스타일 모델이 포함될 수 있다. 또한, 이해해야 할 것은, 복장 디지털 소재 데이터 베이스에는, 각종 스타일의 남성, 여성의 안경, 의류, 신발, 시계, 장갑, 머리 장식품, 스카프 등 엑세사리 모델이 포함될 수 있다. 디지털 소재 데이터 베이스 중의 각 모델에는 모두 유일한 시멘틱 라벨이 연관되어 있어, 자동적으로 시멘틱 라벨에 따라 대응되는 모델을 취득할 수 있다.

예시적으로, 디지털 소재 데이터 베이스 중의 각 모델을 위해 흰색 운동화, 하이 힐, 빨간색 스커트, 교복, 직장 정장 등과 같은 서로 다른 시멘틱 라벨을 정의할 수 있다. 시멘틱 변환기가 출력한 헤어 스타일, 복장 등 시멘틱 라벨에 따라, 디지털 소재 데이터 베이스로부터 대응되는 모델을 선택하여, 이미 생성된 가상 캐릭터에 추가할 수 있다.

도7에 도시된 바와 같이, 개성화 가상 캐릭터의 주문형 제작과정은 다음과 같을 수 있다. 사용자가 음성 표현을 입력하고, ASR기술을 이용하여 자동적으로 음성인식을 실행하고, 음성 표현 중의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 시멘틱 변환기를 통해 변환하고, 변환후의 키워드로부터 슬라이더 블록에 연관되는 슬라이더 블록 시멘틱 라벨을 취득하고, 슬라이더 블록 시멘틱 라벨에 기초하여 골격을 구동하여 변형시키는 슬라이더 블록을 취득하고, 슬라이더 블록에 기초하여 대응되는 골격 변형 계수를 취득하고, 골격 변형 계수에 기초하여 골격-스킨을 구동하여 연동적으로 변형시키고, 변환후의 키워드로부터 헤어 스타일, 복장 등에 연관되는 모델 시멘틱 라벨을 취득하고, 모델 시멘틱 라벨에 기초하여 디지털 소재 데이터 베이스로부터 대응되는 모델을 취득하고, 취득한 모델을 골격-스킨의 연동 변형에 의해 생성된 가상 캐릭터에 추가하여, 최종적인 목표 가상 캐릭터를 얻는다.

본 개시의 실시예에 의하면, 부속 엑세서리를 통해 목표 가상 캐릭터를 미화 및 풍부화함으로써, 취득한 목표 가상 캐릭터가 사용자의 이상형에 보다 부합되도록 할 수 있다.

본 개시의 실시예에 의하면, 본 개시는 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치를 더 제공한다.

도8은 본 개시의 실시예에 따른 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치의 블록도를 예시적으로 나타낸다.

도8에 도시된 바와 같이, 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록처리 장치(800)는, 제1 취득모듈(810), 제2 취득모듈(820), 근사화모듈(830) 및 생성모듈(840)을 포함한다.

제1 취득모듈(810)은 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득하기 위한 것이다.

제2 취득모듈(820)은 참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득하기 위한 것이다.

근사화모듈(830)은 상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하기 위한 것이다.

생성모듈(840)은 상기 골격 연동 계수에 기초하여, 상기 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성하기 위한 것이다. 여기서, 상기 슬라이더 블록을 이용하여 상기 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써 목표 시멘틱 특징에 부합되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 상기 목표 시멘틱 라벨은 상기 목표 시멘틱 특징을 포함한다.

선택가능한 실시예로서, 상기 장치는, 상기 참고 가상 캐릭터를 구축하기 위한 구축모듈을 더 포함하고, 상기 구축모듈은, 상기 참고 가상 캐릭터에 대해, 대응되는 골격 트리를 구축하기 위한 구축수단, 및 상기 골격 트리에 기초하여, 골격과 골격-스킨을 연관시킴으로써, 상기 참고 가상 캐릭터를 얻기 위한 연관수단을 포함한다.

선택가능한 실시예로서, 상기 근사화모듈은 상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 상기 형상 모델에 대해 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득한다. 여기서, 상기 골격 트리는 상기 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축된 것이다.

선택가능한 실시예로서, 상기 근사화모듈은, 상기 골격 트리 중의 모든 리프 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수가 모두 산출완료될 때까지, 상기 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 시작하여, 각 레벨별로 최소제곱법을 적용하여 각 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수를 각각 근사화한다.

선택가능한 실시예로서, 상기 근사화모듈은, 상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지, 상기 형상 모델에 대해 여러번 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득한다. 여기서, 상기 골격 트리는 상기 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축된 것이다.

선택가능한 실시예로서, 상기 근사화모듈은, 상기 골격-스킨 데이터 및 상기 형상 모델을 사전에 설정한 골격 계수 근사화 산출기에 입력하여, 상기 골격 계수 근사화 산출기를 이용하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득한다.

선택가능한 실시예로서, 상기 장치는, 상기 골격-스킨 데이터 및 생성된 슬라이더 블록을 동일 파일에 저장하기 위한 저장모듈을 더 포함한다.

이해해야 할 것은, 본 개시의 장치에 관한 실시예는 본 개시의 방법에 관한 실시예과 대응하게 동일하거나 유사하고, 달성하는 기술적 효과도 동일하거나 유사하므로, 여기서는 설명을 생략한다.

본 개시의 실시예에 따르면, 본 개시는 전자장비, 비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램을 더 제공한다.

도9는 본 개시의 실시예들을 구현하기 위한 예시적인 전자장비(900)의 개략적인 블록도이다. 전자장비는 예를 들어, 랩탑 컴퓨터, 데스크 탑 컴퓨터, 워크스테이션, PDA (Personal Digital Assistants), 서버, 블레이드 서버, 메인프레임 컴퓨터, 및 기타 적절한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 포함할 수 있다. 전자장비는 예를 들어, PDA (Personal Digital Assistants), 셀룰러 전화기, 스마트 폰, 웨어러블 장비, 및 기타 유사한 계산 장비와 같은 다양한 형태의 모바일 장비를 포함할 수 있다. 본 명세서에 기재된 부품, 이들의 연결 및 관계, 그리고 이들의 기능은 단지 예시적인 것에 불과하며, 본 명세서에서 설명 및/또는 요구하는 본 개시의 범위를 한정하기 위한 것이 아니다.

도9에 도시된 바와 같이, 전자장비(900)는ROM(Read Only Memory)(902)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장수단(908)으로부터 RAM(Random Access Memory)(903)에 로딩된 컴퓨터 프로그램에 따라 각종 적당한 동작 및 처리를 실행할 수 있는 계산수단(901)을 포함한다. 또한, RAM(903)에는 전자장비(900)의 동작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 더 저장될 수 있다. 계산수단(901), ROM(902) 및 RAM(903)은 버스라인(904)을 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(905)도 버스라인(904)에 연결된다.

전자장비(900)중의 복수의 부품은 I/O 인터페이스(905)에 연결되고, 상기 부품에는, 예를 들어 키보드, 마우스 등과 같은 입력수단(906), 예를 들어 각종 유형의 디스플레이, 스피커 등과 같은 출력수단(907), 예를 들어 자기 디스크, 광 디스크 등과 같은 저장수단(908), 및 예를 들어 네트워크 카드, 모뎀, 무선 통신 송수신기 등과 같은 통신수단(909)이 포함된다. 통신수단(909)에 의해, 전자장비(900)는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 각종 전자통신망을 통해 다른 장비와 정보/데이터를 교환할 수 있다.

계산수단(901)은 처리 기능 및 계산 기능을 가진 각종 범용 및/또는 주문형 처리 어셈블리일 수 있다. 계산수단(901)의 일부 실예로서는, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 각종 주문형 인공지능(AI) 컴퓨팅 칩, 각종 머신 러닝 모델 알고리즘을 운행하는 계산수단, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및 임의의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등이 포함될 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다. 계산수단(901)은 앞에서 설명한 각 방법 및 처리를 실행하는데, 예를 들어 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법을 실행한다. 예를 들어, 일부 실시예에 있어서, 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법은 예를 들어 저장수단(908)과 같은 기계 판독가능 매체에 포함되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램의 형태로 실현될 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(902) 및/또는 통신수단(909)을 거쳐 전자장비(900)에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(903)에 로딩되고 계산수단(901)에 의해 실행될 경우, 앞에서 설명한 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법의 하나 또는 복수의 단계를 실행할 수 있다. 선택적으로, 다른 실시예에 있어서, 계산수단(901)은 다른 임의의 적합한 방식(예를 들어, 펌웨어)을 통해 가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법을 실행하도록 구성될 수 있다.

상기에서 설명한 시스템 및 기술의 다양한 실시 형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated circuit), ASSP(Application Specific Standard Product), SOC(System on Chip), CPLD(Complex Programmable Logic Device), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램을 통해 구현될 수 있고, 상기 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 상기 프로그램 가능 프로세서는 주문형 또는 범용 프로그램 가능 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치, 및 적어도 하나의 출력장치로부터 데이터 및 명령을 수신하고, 데이터 및 명령을 상기 저장 시스템, 상기 적어도 하나의 입력장치, 및 상기 적어도 하나의 출력장치로 전송할 수 있다.

본 개시의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합을 통해 프로그래밍을 실행할 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 주문형 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능한 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행됨으로써, 흐름도 및/또는 블록도에서 규정한 기능/동작을 실시하도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 전부 머신에 의해 실행되거나 또는 부분적으로 머신에 의해 실행될 수 있고, 또는 독립적인 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 머신에 의해 실행됨과 동시에 부분적으로 원격 머신에 의해 실행되거나, 또는 전부 원격 머신 또는 서버에 의해 실행될 수 있다.

본 명세서에 있어서, 기계 판독가능 매체는 실체적인 매체일 수 있고, 상기 매체에는 명령 실행 시스템, 장치 또는 장비에 의해 사용되거나 또는 명령 실행 시스템, 장치 또는 장비와 결합하여 사용되는 프로그램이 포함되거나 저장될 수 있다. 기계 판독가능 매체는 기계 판독가능 신호 매체 또는 기계 판독가능 저장매체일 수 있다. 기계 판독가능 신호 매체는, 전자식, 자기식, 광학식, 전자기식, 적외선식 반도체 시스템, 장치 또는 장비, 또는 이들의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있는데, 이에 한정되지는 않는다. 기계 판독가능 저장매체의 보다 구체적인 실예로는, 하나 또는 복수의 라인에 의해 전기적으로 연결되는 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, RAM, ROM, EPROM(Erasable Programming ROM, ), 플래시 메모리, 광 파이버, CD-ROM, 광학적 저장 장비, 자기적 저장 장비, 또는 이들의 임의의 적합한 조합일 수 있다.

사용자와의 인터액션을 제공하기 위해서는, 컴퓨터를 통해 본 명세서에서 설명한 시스템 및 기술을 구현할 수 있는데, 상기 컴퓨터는, 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시 장치(예를 들어, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터), 및 사용자가 상기 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포인팅 디바이스(예를 들어, 마우스 또는 트랙 볼)를 포함한다. 기타 유형의 디바이스도 사용자와의 인터액션을 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백)일 수 있고, 임의의 형태(소리 입력, 음성 입력, 또는 촉각 입력을 포함)로 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.

본 명세서에서 설명한 시스템 및 기술은, 백 그라운더 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버), 또는 미들웨어 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 애플리케이션 서버), 또는 프론트 앤드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, GUI 또는 웹 브라우저를 갖는 사용자 컴퓨터로서, 사용자는 상기 GUI 또는 상기 웹 브라우저를 통하여 본 명세서에서 설명한 상기 시스템 및 기술의 실시 형태와 인터액션을 할 수 있음), 또는 이러한 백 그라운더 부품, 미들웨어 부품, 또는 프론트 앤드 부품의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 부품은 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 서로 연결될 수 있다. 통신 네트워크는 예를 들어 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함할 수 있다.

컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있고, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 인터액션을 진행한다. 클라이언트와 서버의 관계는 대응하는 컴퓨터에서 실행되고 서로 클라이언트-서버의 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된다.

상기에서 설명한 다양한 프로세스를 사용하여 각 단계의 순서를 조정하거나, 일부 단계를 추가 또는 삭제 할 수 있다는 점을 이해하여야 한다. 예를 들어, 본 개시에 개시된 기술방안이 원하는 결과를 구현할 수 있는 한, 본 개시에 기재된 다양한 단계는 병렬적으로 또는 순차적으로, 또는 서로 다른 순서로 실행될 수 있고, 본 발명은 이에 대해 특별히 한정하지 않는다.

본 개시의 보호범위는 상기 다양한 실시 형태에 의해 제한되지 않는다. 당업자라면, 설계 요구 및 기타 요소에 의해, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 교체가 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 본 개시의 취지 및 원칙내에서 이루어진 임의의 수정, 등가 교체 및 개선 등은 모두 본 개시의 보호범위에 속한다.

Claims

목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득하는 것,
참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득하는 것,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것, 및
상기 골격 연동 계수에 기초하여, 상기 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성하는 것을 포함하고,
상기 슬라이더 블록을 이용하여 상기 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써, 목표 시멘틱 특징에 부합되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 상기 목표 시멘틱 라벨은 상기 목표 시멘틱 특징을 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 참고 가상 캐릭터는,
상기 참고 가상 캐릭터에 대해, 대응되는 골격 트리를 구축하는 동작, 및
상기 골격 트리에 기초하여, 골격과 골격-스킨을 연관시킴으로써, 상기 참고 가상 캐릭터를 얻는 동작을 통해 구축되는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것은,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 상기 형상 모델에 대해 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득하는 것을 포함하고,
상기 골격 트리는 상기 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축되는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
제3항에 있어서,
골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 상기 형상 모델에 대해 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출하는 것은,
상기 골격 트리 중의 모든 리프 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수가 모두 산출완료될 때까지, 상기 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 시작하여, 각 레벨별로 최소제곱법을 적용하여 각 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수를 각각 근사화하는 것을 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것은,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 상기 형상 모델에 대해 여러번 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득하는 것을 포함하고
상기 골격 트리는 상기 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축되는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하는 것은,
상기 골격-스킨 데이터 및 상기 형상 모델을 사전에 설정한 골격 계수 근사화 산출기에 입력하여, 상기 골격 계수 근사화 산출기를 이용하여 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득하는 것을 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 골격-스킨 데이터 및 생성된 슬라이더 블록을 동일 파일에 저장하는 것을 더 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 방법.
목표 시멘틱 라벨에 연관되는 형상 모델을 취득하기 위한 제1 취득모듈,
참고 가상 캐릭터의 골격-스킨 데이터를 취득하기 위한 제2 취득모듈,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 대응되는 골격 연동 계수를 취득하기 위한 근사화모듈, 및
상기 골격 연동 계수에 기초하여, 상기 목표 시멘틱 라벨에 연관되는 슬라이더 블록을 생성하기 위한 생성모듈을 포함하고,
상기 슬라이더 블록을 이용하여 상기 참고 가상 캐릭터를 구동함으로써, 목표 시멘틱 특징에 부합되는 목표 가상 캐릭터를 얻을 수 있고, 상기 목표 시멘틱 라벨은 상기 목표 시멘틱 특징을 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 참고 가상 캐릭터를 구축하기 위한 구축모듈을 더 포함하고,
상기 구축모듈은,
상기 참고 가상 캐릭터에 대해, 대응되는 골격 트리를 구축하기 위한 구축수단, 및
상기 골격 트리에 기초하여, 골격과 골격-스킨을 연관시킴으로써, 상기 참고 가상 캐릭터를 얻기 위한 연관수단을 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 근사화모듈은,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 상기 형상 모델에 대해 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득하고,
상기 골격 트리는 상기 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축되는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
제10항에 있어서,
상기 근사화모듈은,
상기 골격 트리 중의 모든 리프 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수가 모두 산출완료될 때까지, 상기 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 시작하여, 각 레벨별로 최소제곱법을 적용하여 각 골격 노드의 회전, 평행이동, 확대-축소 계수를 각각 근사화하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 근사화모듈은,
상기 골격-스킨 데이터에 기초하여, 골격 트리의 루트 골격 노드로부터 리프 골격 노드까지 상기 형상 모델에 대해 여러번 하나하나씩 반복대입하여 해답을 산출함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득하고,
상기 골격 트리는 상기 참고 가상 캐릭터를 상대로 구축되는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 근사화모듈은,
상기 골격-스킨 데이터 및 상기 형상 모델을 사전에 설정한 골격 계수 근사화 산출기에 입력하여, 상기 골격 계수 근사화 산출기를 이용하여 상기 형상 모델을 근사화함으로써, 상기 골격 연동 계수를 취득하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
제8항에 있어서,
상기 골격-스킨 데이터 및 생성된 슬라이더 블록을 동일 파일에 저장하기 위한 저장모듈을 더 포함하는
가상 캐릭터를 위한 슬라이더 블록 처리 장치.
적어도 하나의 프로세서, 및
상기 적어도 하나의 프로세서에 통신가능하게 연결되는 메모리를 포함하는 전자장비에 있어서,
상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨으로써, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 제1항 내지 제7항 중 어느 한항의 방법을 실행하도록 하는
전자장비.
컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제7항 중 어느 한항의 방법을 실현하는
비 일시적 컴퓨터 판독가능 저장매체.
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제7항 중 어느 한항의 방법을 실현하는
컴퓨터 판독가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.