本發(fā)明涉及人工智能，具體是指一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法。
背景技術(shù)：
1、傳統(tǒng)的動漫制作通常依賴大量的人力和時間，包括角色設(shè)計、場景構(gòu)建、動作生成和特效添加等多個環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)不僅工作量大，而且效率低下。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是深度學習在圖像處理和生成領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，使得利用ai技術(shù)解決動漫制作中的問題成為可能。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：1)效率低下：傳統(tǒng)動漫制作需要大量的人力和時間，特別是角色設(shè)計、場景構(gòu)建等環(huán)節(jié)，效率低下，難以適應(yīng)快速變化的市場需求；
2、2)成本高：由于需要大量的人力和時間投入，傳統(tǒng)動漫制作的成本較高，對于小規(guī)模制作團隊或個人創(chuàng)作者來說，難以承受；
3、3)創(chuàng)意受限：傳統(tǒng)動漫制作過程中，角色的設(shè)計、場景的構(gòu)建等往往受到創(chuàng)作者個人能力和經(jīng)驗的限制，難以產(chǎn)生新的創(chuàng)意和想法。
4、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供的技術(shù)方案為：一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，包括以下步驟：
5、s1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理；
6、s1.2、數(shù)據(jù)收集：收集大量動漫圖像、視頻、音頻數(shù)據(jù)以及相關(guān)的文本描述、草圖；
7、s1.3、數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲、重復或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)；
8、s1.4、數(shù)據(jù)增強：通過旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪增加數(shù)據(jù)集的多樣性；
9、s1.5、數(shù)據(jù)標注：對圖像和視頻數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵幀、角色、場景、動作標注，以便后續(xù)模型訓練；
10、s2、角色設(shè)計模型訓練；
11、s2.1、利用深度學習技術(shù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建角色設(shè)計模型；
12、s2.2、使用標注好的角色圖像和對應(yīng)的文本描述或草圖作為訓練數(shù)據(jù)；
13、s2.3、通過監(jiān)督學習的方式，讓模型學習從文本或草圖到角色圖像的映射關(guān)系；
14、s2.4、不斷迭代優(yōu)化模型，提高生成角色的準確性和多樣性；
15、s3、場景構(gòu)建模型訓練；
16、s3.1、同樣使用深度學習技術(shù)構(gòu)建場景構(gòu)建模型；
17、s3.2、以標注好的場景圖像和對應(yīng)的文本描述或草圖作為訓練數(shù)據(jù)；
18、s3.3、通過學習，模型能夠理解文本或草圖中所描述的場景元素和布局；
19、s3.4、訓練完成后，模型根據(jù)用戶輸入生成符合要求的動漫場景；
20、s4、動作生成模型訓練；
21、s4.1、利用時間序列數(shù)據(jù)和骨骼關(guān)鍵點檢測技術(shù)構(gòu)建動作生成模型；
22、s4.2、收集包含角色動作的視頻數(shù)據(jù)，并提取關(guān)鍵幀和骨骼關(guān)鍵點信息；
23、s4.3、使用這些信息作為訓練數(shù)據(jù)，讓模型學習從動作描述或示例視頻中生成連續(xù)動作序列的能力；
24、s4.4、通過優(yōu)化模型，提高生成動作的流暢性和自然度；
25、s5、特效添加模型訓練；
26、s5.1、構(gòu)建一個特效添加模型，用于在動漫圖像或視頻中添加特效；
27、s5.2、收集包含各種特效的動漫圖像和視頻數(shù)據(jù)作為訓練集；
28、s5.3、使用深度學習技術(shù)學習特效的生成方式和參數(shù)設(shè)置；
29、s5.4、訓練完成后，模型能夠根據(jù)用戶選擇的特效類型和參數(shù)設(shè)置自動添加特效；
30、s.6、動漫合成與輸出；
31、s.6.1、將角色、場景、動作和特效進行合成，生成完整的動漫作品；
32、s.6.2、根據(jù)用戶需求和設(shè)定，調(diào)整合成參數(shù)和效果；
33、s.6.3、將合成后的動漫作品輸出為視頻文件或其他格式。
34、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于：1)提高效率：通過自動化和智能化的手段，大幅度提高動漫制作的效率，減少人力和時間的投入；
35、2)降低成本：由于減少了人力和時間的投入，降低了動漫制作的成本，使得更多的小規(guī)模制作團隊或個人創(chuàng)作者能夠承擔得起；
36、3)拓展創(chuàng)意：通過深度學習模型的訓練和學習，能夠產(chǎn)生更多的創(chuàng)意和想法，突破傳統(tǒng)動漫制作中的創(chuàng)意受限問題；
37、4)靈活性強：本方法可以根據(jù)用戶的不同需求進行個性化定制，生成符合用戶要求的動漫作品；
38、5)可擴展性好：隨著技術(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)的不斷積累，本方法可以進一步擴展和優(yōu)化，提高生成動漫作品的質(zhì)量和效率。
39、進一步的，數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理步驟用于收集動漫制作所需的大量圖像、視頻、音頻數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、增強、標注處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型訓練效果。
40、進一步的，角色設(shè)計模型訓練步驟根據(jù)用戶輸入的文本描述或草圖，自動生成符合要求的動漫角色形象。
41、進一步的，場景構(gòu)建模型訓練步驟根據(jù)用戶輸入的文本描述或草圖，自動生成符合要求的動漫場景。
42、進一步的，動作生成模型訓練根據(jù)用戶輸入的動作描述或示例視頻，自動生成角色的連續(xù)動作序列。
43、進一步的，特效添加模型訓練步驟在動漫圖像或視頻中添加特效，包括光影、煙霧、火焰類特效。
44、進一步的，動漫合成與輸出步驟將角色、場景、動作和特效進行合成，生成完整的動漫作品，并輸出為視頻文件或其他格式，用于后續(xù)發(fā)布或傳播。
1.一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理步驟用于收集動漫制作所需的大量圖像、視頻、音頻數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、增強、標注處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型訓練效果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于：所述角色設(shè)計模型訓練步驟根據(jù)用戶輸入的文本描述或草圖，自動生成符合要求的動漫角色形象。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于：所述場景構(gòu)建模型訓練步驟根據(jù)用戶輸入的文本描述或草圖，自動生成符合要求的動漫場景。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于：所述動作生成模型訓練根據(jù)用戶輸入的動作描述或示例視頻，自動生成角色的連續(xù)動作序列。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于：所述特效添加模型訓練步驟在動漫圖像或視頻中添加特效，包括光影、煙霧、火焰類特效。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于ai技術(shù)的動漫制作大模型方法，其特征在于：所述動漫合成與輸出步驟將角色、場景、動作和特效進行合成，生成完整的動漫作品，并輸出為視頻文件或其他格式，用于后續(xù)發(fā)布或傳播。