本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，特別涉及一種游戲模型的生成方法及終端。

背景技術(shù)：

1、在數(shù)字游戲發(fā)展的過程中，游戲模型的設(shè)計(jì)與替換是游戲圖形美術(shù)創(chuàng)作的重要組成部分。傳統(tǒng)的游戲模型替換方法涉及到復(fù)雜的人工設(shè)計(jì)、手動(dòng)關(guān)聯(lián)和繁瑣的模型測(cè)試過程。目前，市面上使用專業(yè)的三維建模軟件來創(chuàng)建或修改游戲模型，但這個(gè)過程通常既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，尤其是在需要批量替換大量模型以更新游戲場(chǎng)景或新內(nèi)容時(shí)，效果更加明顯。

2、另外，現(xiàn)有技術(shù)中紋理的貼圖和材質(zhì)制作也同樣需要大量的人機(jī)操作和美術(shù)專業(yè)人員的介入，這使得模型的迭代更新速度受到限制。另外，人工介入的設(shè)計(jì)過程也可能導(dǎo)致模型的不一致性，尤其是在大型項(xiàng)目中，不同設(shè)計(jì)師的風(fēng)格差異可能會(huì)對(duì)最終的游戲成品產(chǎn)生負(fù)面影響。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是：提供一種游戲模型的生成方法及終端，解決游戲模型批量替換風(fēng)格無法統(tǒng)一且耗費(fèi)人力成本巨大的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、一種游戲模型的生成方法，包括步驟：

4、s1、預(yù)先訓(xùn)練gan模型；

5、s2、控制gan模型輸出目標(biāo)游戲模型；

6、s3、控制預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)目標(biāo)游戲模型輸出目標(biāo)材質(zhì)特征；

7、s4、將所述目標(biāo)材質(zhì)特征設(shè)置到所述目標(biāo)游戲模型。

8、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一技術(shù)方案為：

9、一種游戲模型的生成終端，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)完成以下步驟：

10、s1、預(yù)先訓(xùn)練gan模型；

11、s2、控制gan模型輸出目標(biāo)游戲模型；

12、s3、控制預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)目標(biāo)游戲模型輸出目標(biāo)材質(zhì)特征；

13、s4、將所述目標(biāo)材質(zhì)特征設(shè)置到所述目標(biāo)游戲模型。

14、本發(fā)明的有益效果在于：提供一種游戲模型的生成方法及終端，通過gan模型中的生成器和判別器不斷對(duì)抗訓(xùn)練逐漸逼近目標(biāo)游戲模型，在批量化游戲模型替換時(shí)，無需人工逐個(gè)參與設(shè)計(jì)游戲模型的基本骨架，后續(xù)通過經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出目標(biāo)材質(zhì)特征，并將目標(biāo)材質(zhì)特征結(jié)合至目標(biāo)游戲模型，完成游戲模型的最終生成，即利用gan對(duì)抗模型生成游戲模型的基本骨架并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成骨架的目標(biāo)材質(zhì)特征，二者結(jié)合后生成游戲模型，無需人工參與設(shè)計(jì)或進(jìn)行單元置換，加快游戲模型的替換速度，實(shí)現(xiàn)批量化游戲模型的快速自動(dòng)替換；同時(shí)，gan對(duì)抗模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用保證美術(shù)風(fēng)格的統(tǒng)一，提升玩家的游戲體驗(yàn)。

技術(shù)特征：

1.一種游戲模型的生成方法，其特征在于：包括步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種游戲模型的生成方法，其特征在于：所述步驟s3具體為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種游戲模型的生成方法，其特征在于：所述步驟s32具體為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種游戲模型的生成方法，其特征在于：所述步驟s1具體為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種游戲模型的生成方法，其特征在于：所述步驟s2之后還包括步驟s30：

6.一種游戲模型的生成終端，其特征在于：包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)完成以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種游戲模型的生成終端，其特征在于：所述步驟s3具體為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種游戲模型的生成終端，其特征在于：所述步驟s32具體為：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種游戲模型的生成終端，其特征在于：所述步驟s1具體為：

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種游戲模型的生成終端，其特征在于：所述步驟s2之后還包括步驟s30：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種游戲模型的生成方法及終端，包括步驟：預(yù)先訓(xùn)練GAN模型；控制GAN模型輸出目標(biāo)游戲模型；控制預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對(duì)目標(biāo)游戲模型輸出目標(biāo)材質(zhì)特征；將目標(biāo)材質(zhì)特征設(shè)置到目標(biāo)游戲模型。通過GAN模型中的生成器和判別器不斷對(duì)抗逐漸逼近目標(biāo)游戲模型，在批量化游戲模型替換時(shí)，無需人工逐個(gè)參與設(shè)計(jì)游戲模型的基本骨架，后續(xù)通過經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出目標(biāo)材質(zhì)特征，完成游戲模型的最終生成，無需人工參與設(shè)計(jì)或進(jìn)行單元置換，加快游戲模型的替換速度，實(shí)現(xiàn)批量化游戲模型的快速自動(dòng)替換；同時(shí)，GAN對(duì)抗模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用保證美術(shù)風(fēng)格的統(tǒng)一，提升玩家的游戲體驗(yàn)。

技術(shù)研發(fā)人員：劉德建,王柟,李倩瑜,張笛,陳維娜,宋詩(shī)瑩,林琛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：福建天晴數(shù)碼有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/19