一种基于人工智能的动画引擎资源资产管理系统及方法与流程

本发明涉及人工智能，具体涉及一种基于人工智能的动画引擎资源资产管理系统及方法。

背景技术：

1、动画制作是一个复杂而庞大的过程，需要大量的3d模型、纹理贴图、动画片段、声音特效等各种资产素材，这些资产通常存储在动画引擎或者专门的资产管理系统中，为后续的动画创作提供支持。

2、随着电影、电视、游戏等领域对高质量动画的需求越来越大，动画资产数量呈几何级数增长。传统的人工管理方式已经难以应对海量资产的有效管理和复用。因此，亟需建立智能化的动画资产管理系统，以提高资产利用效率，降低制作成本。

技术实现思路

1、本发明正是基于上述问题，提出了一种基于人工智能的动画引擎资源资产管理系统及方法，本发明方案将更加智能化、自动化，提供端到端的一站式服务；同时也更加人性化，与用户深度协作，提供高度可解释和可控的体验；分布式架构则保证了系统的高效性和可扩展性。

2、有鉴于此，本发明的一方面提出了一种基于人工智能的动画引擎资源资产管理系统，包括：管理服务器和内容服务器；

3、所述管理服务器被配置为：

4、通过利用多模态数据处理技术、知识库构建技术和自然语言处理技术，构建一个统一的人工智能驱动的第一资产管理框架；

5、获取现有的动画引擎资源资产数据，利用所述动画引擎资源资产数据和预设的第一神经网络训练ai模型得到第一模型；

6、根据所述动画引擎资源资产数据，利用3d动画建模技术生成3d动画资产，并加入到动画资产库；

7、结合元学习技术、小样本学习技术和微调技术，对所述第一模型进行调整以提高ai模型对所述3d动画资产的理解、生成和处理能力，得到第二模型；

8、采用可解释人工智能技术，赋予所述第二模型以可解释性；

9、根据所述第一资产管理框架和所述第二模型，融合物联网技术、边缘计算技术和云计算技术，构建分布式的资产管理平台；

10、优化资产分发和版本控制过程；

11、利用深度学习技术，基于所述动画引擎资源资产数据生成新的动画资产，自动扩充所述动画资产库；

12、为所述资产管理平台制定统一的数据标准、接口标准和开发规范；

13、设计人机交互界面，将人工智能技术集成到动画制作工具和所述资产管理平台中。

14、本发明的另一方面提供一种基于人工智能的动画引擎资源资产管理方法，包括：

15、通过利用多模态数据处理技术、知识库构建技术和自然语言处理技术，构建一个统一的人工智能驱动的第一资产管理框架；

16、获取现有的动画引擎资源资产数据，利用所述动画引擎资源资产数据和预设的第一神经网络训练ai模型得到第一模型；

17、根据所述动画引擎资源资产数据，利用3d动画建模技术生成3d动画资产，并加入到动画资产库；

18、结合元学习技术、小样本学习技术和微调技术，对所述第一模型进行调整以提高ai模型对所述3d动画资产的理解、生成和处理能力，得到第二模型；

19、采用可解释人工智能技术，赋予所述第二模型以可解释性；

20、根据所述第一资产管理框架和所述第二模型，融合物联网技术、边缘计算技术和云计算技术，构建分布式的资产管理平台；

21、优化资产分发和版本控制过程；

22、利用深度学习技术，基于所述动画引擎资源资产数据生成新的动画资产，自动扩充所述动画资产库；

23、为所述资产管理平台制定统一的数据标准、接口标准和开发规范；

24、设计人机交互界面，将人工智能技术集成到动画制作工具和所述资产管理平台中。

25、可选地，所述通过利用多模态数据处理技术、知识库构建技术和自然语言处理技术，构建一个统一的人工智能驱动的第一资产管理框架的步骤，包括：

26、针对不同类型的第一动画资产数据定义统一的数据格式标准；

27、使用计算机视觉技术和自然语言处理技术对第一动画资产数据进行预处理和标准化，得到基本资产数据；

28、建立动画资产的元数据标准以描述动画资产的各种属性和语义信息；

29、基于所述基本资产数据和元数据标准，自动构建动画资产的知识图谱；

30、使用图嵌入技术将结构化的知识图谱表示为低维的知识图谱向量；

31、将不同模态的所述基本资产数据（如图像、文本、3d等）输入深度神经网络进行特征提取；

32、将提取的特征与知识图谱向量合并，获得多模态融合编码向量；

33、基于所述多模态融合编码向量，开发ai增强功能模块；

34、将各功能模块集成部署到所述资产管理平台中；

35、通过主动学习和人机交互收集反馈信息，并根据所述反馈信息持续优化所述资产管理平台的性能；

36、引入可解释ai和交互式学习机制，增强所述资产管理平台的可解释性和可控性。

37、可选地，所述获取现有的动画引擎资源资产数据，利用所述动画引擎资源资产数据和预设的第一神经网络训练ai模型得到第一模型的步骤，包括：

38、从现有的动画引擎和动画项目中收集各类资源资产数据；

39、对所述资产数据进行分类、标注和审核后，进行清洗、格式统一、标准化处理；

40、使用数据增强技术扩充所述资产数据的数据量，得到第一资产数据；

41、将不同格式的所述第一资产数据转化为统一的张量表示格式，得到所述动画引擎资源资产数据；

42、针对不同类型资产数据设计对应的第一神经网络的网络架构；

43、采用多头注意力机制融合所述动画引擎资源资产数据中不同模态的数据；

44、利用所述动画引擎资源资产数据对所述第一神经网络进行训练，并使用自监督学习方法学习资产数据的多模态表示，获得通用的动画资产表示基本模型；

45、针对特定任务，对所述动画资产表示基本模型在相应的标注数据上进行微调和迁移学习，生成专用的第一模型；

46、设计评估指标和测试集，衡量模型性能，基于评估反馈，通过参数微调和数据增量持续优化，实现闭环的模型改进以提高所述第一模型的质量。

47、可选地，所述根据所述动画引擎资源资产数据，利用3d动画建模技术生成3d动画资产，并加入到动画资产库的步骤，包括：

48、分析历史动画项目中对3d资产的具体资产需求；

49、根据所述具体资产需求确定所需3d资产的类型、数量、细节级别这些需求指标；

50、根据所述需求指标进行创意设计，输出概念设计稿和草图；

51、基于所述概念设计稿和所述草图，创建初始3d模型；

52、根据所述初始3d模型，使用实时或离线渲染工具生成3d渲染资产；

53、将所述3d渲染资产输入动画制作软件，根据分镜和动作设计进行关键帧动画制作；

54、根据制作的关键帧，渲染输出动画序列帧，形成完整的3d动画片段；

55、对3d静态和动态资产进行分类整理，标注元数据信息，并与其他2d和音频资产集合，构建完整的动画资产库；

56、将动画资产库部署到所述资产管理平台，供创作和检索调用。

57、可选地，所述结合元学习技术、小样本学习技术和微调技术，对所述第一模型进行调整以提高ai模型对所述3d动画资产的理解、生成和处理能力，得到第二模型的步骤，包括：

58、将所述3d动画资产划分成多个第一任务，每个所述第一任务对应一种3d资产类型；

59、基于所述第一模型，采用基于优化的元学习算法或基于度量的元学习算法，训练出一个能够理解、生成和处理3d动画资产的元模型；

60、收集标注好的新类型3d动画资产数据，将所述新类型3d动画资产数据作为小样本学习的输入，对所述元模型进行微调以适应新类型3d动画资产；

61、针对预设的特定应用场景，收集对应的第一3d动画资产数据；

62、采用微调技术，在保留前述学习到的知识的基础上，利用所述第一3d动画资产数据对所述元模型进行优化训练，得到所述第二模型。

63、可选地，所述采用可解释人工智能技术，赋予所述第二模型以可解释性的步骤，包括：

64、选择可解释人工智能技术嵌入到所述第二模型的架构中，以使得所述第二模型能够生成可供用户理解的决策过程，阐明其内部推理逻辑；

65、引入主动学习策略，由所述第二模型主动向用户询问关键信息，缩小模型的不确定性；

66、所述第二模型通过人机交互过程学习用户的偏好和反馈并以此调整自身的行为和决策；

67、设计交互式学习接口，由用户实时地修改和调整所述第二模型的知识库和参数。

68、可选地，所述根据所述第一资产管理框架和所述第二模型，融合物联网技术、边缘计算技术和云计算技术，构建分布式的资产管理平台的步骤，包括：

69、采用分布式文件系统和分布式数据库存储资产数据；

70、基于微服务架构和容器化技术构建资产管理平台，实现服务编排和弹性伸缩；

71、引入服务网格技术管理跨平台的服务调用和数据交互；

72、在协作现场部署集成所述第二模型的边缘节点以支持边缘侧资产处理和本地缓存；

73、基于所述第二模型，生成具备本地渲染、检索的功能的边缘ai模型；

74、引入内容分发网络技术，进行动画资产的分发和缓存更新；

75、在云端部署基于ai的资产智能管理引擎和分析模块；

76、部署身份认证和访问控制系统，管理多用户的资产访问权限；

77、加密和数字签名保护重要资产，防止泄密和数据篡改。

78、可选地，所述优化资产分发和版本控制过程的步骤，包括：

79、部署多个cdn节点以实现资产的边缘缓存和分发；

80、根据所述cdn节点的位置和路由器地址，结合预设的路由器智能控制策略和动态路由分配方案，生成多个分发路径；

81、利用文件系统快照技术和数据去重技术，计算资产版本间的第一差异数据；

82、将所述第一差异数据通过所述分发路径进行分发；

83、将所述cdn节点接入到预设的第一区块链网络中；

84、将每个所述cdn节点涉及到的动画资产的版本管理数据、传播路径数据及权益交易数据全部上链；

85、利用第一区块链网络的智能合约实现自动化的版权保护、使用授权和收益分配；

86、引入版本控制系统以支持动画资产的分布式协作编辑。

87、可选地，所述利用深度学习技术，基于所述动画引擎资源资产数据生成新的动画资产，自动扩充所述动画资产库的步骤，包括：

88、根据预设的数据压缩和增强策略扩大所述第一动画资产数据的数据量，得到第一训练数据；

89、设计适合不同资产类型的生成模型架构；

90、利用所述第一训练数据对所述生成模型架构进行训练得到第一资产生成模型；

91、针对特定的资产生产任务，对所述第一资产生成模型进行微调，得到第二资产生成模型；

92、根据所述动画引擎资源资产数据和所述第二资产生成模型生成新的动画资产；

93、对生成的新的动画资产资产进行质量评估，过滤掉不合格的结果。

94、采用本发明的技术方案，基于人工智能的动画引擎资源资产管理方法包括通过利用多模态数据处理技术、知识库构建技术和自然语言处理技术，构建一个统一的人工智能驱动的第一资产管理框架；获取现有的动画引擎资源资产数据，利用所述动画引擎资源资产数据和预设的第一神经网络训练ai模型得到第一模型；根据所述动画引擎资源资产数据，利用3d动画建模技术生成3d动画资产，并加入到动画资产库；结合元学习技术、小样本学习技术和微调技术，对所述第一模型进行调整以提高ai模型对所述3d动画资产的理解、生成和处理能力，得到第二模型；采用可解释人工智能技术，赋予所述第二模型以可解释性；根据所述第一资产管理框架和所述第二模型，融合物联网技术、边缘计算技术和云计算技术，构建分布式的资产管理平台；优化资产分发和版本控制过程；利用深度学习技术，基于所述动画引擎资源资产数据生成新的动画资产，自动扩充所述动画资产库；为所述资产管理平台制定统一的数据标准、接口标准和开发规范；设计人机交互界面，将人工智能技术集成到动画制作工具和所述资产管理平台中。本发明方案将更加智能化、自动化，提供端到端的一站式服务；同时也更加人性化，与用户深度协作，提供高度可解释和可控的体验；分布式架构则保证了系统的高效性和可扩展性。