[发明专利]一种基于神经网络的动作游戏制作方法和系统

权利要求书

1.一种基于神经网络的动作游戏制作方法，适用于二维电子动作游戏的制作，其特征在于，包括以下步骤：

S100）导入动作游戏外部资源和游戏剧本，所述外部资源至少包括动作游戏的人物素材、场景背景、游戏音效和背景音乐；

S200）通过对外部资源的部分进行标识，并利用已经标识的外部资源进行监督训练，以建立外部资源的训练集和训练神经网络模型以对其他外部资源进行标识；

S300）通过深度学习对游戏剧本进行计算和训练以建立动作游戏的游戏框架，所述游戏框架基于所指定外部资源的标识，调用相应的外部资源；

S400）将已经标识的外部资源导入到游戏的游戏框架内，并基于所导入到游戏框架内的游戏资源上的标识，生成动作游戏的可运行程序；

其中，步骤S300还包括以下子步骤：

S301）根据外部资源的类型，对所指定的外部资源进行分类；

S302）利用外部资源的标识和游戏框架所确定的调用时机，生成调用相应外部资源及其时机的游戏脚本；

步骤S400还包括以下子步骤：

S401）验证游戏脚本和外部资源的对应关系；

S402）基于游戏脚本和外部资源，由游戏框架生成相应的动作游戏的可运行程序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人物素材至少包括人物的二维头像图片以及各种动作的人物立绘的矢量图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述人物素材的标识至少包括人物的类型和矢量图的动作。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述场景背景的标识至少包括场景类型和指示场景亮度和场景色调的参数，所述游戏音效的标识至少包括音效时间和音效类型，以及所述背景音乐至少包括持续时间和音乐主题。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S200还包括以下子步骤：

S201）标识人物素材、场景背景、游戏音效和背景音乐的一部分以建立外部资源的训练集；

S202）将外部资源的训练神经网络模型进行初始化，读入训练集并执行训练；

S203）基于已经训练完毕的神经网络模型为其他外部资源进行标识。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型是基于Tensorflow和Keras学习框架建立。

7.一种基于神经网络的动作游戏制作系统，适用于二维电子动作游戏的制作，其特征在于，包括以下模块：

导入模块，用于导入动作游戏外部资源和游戏剧本，所述外部资源至少包括动作游戏的人物素材、场景背景、游戏音效和背景音乐；

训练模块，用于通过对外部资源的部分进行标识，并利用已经标识的外部资源进行监督训练，以建立外部资源的训练集和训练神经网络模型以对其他外部资源进行标识；

建立模块，用于通过深度学习对游戏剧本进行计算和训练以建立动作游戏的游戏框架，所述游戏框架基于所指定外部资源的标识，调用相应的外部资源；

生成模块，用于将已经标识的外部资源导入到游戏的游戏框架内，并基于所导入到游戏框架内的游戏资源上的标识，生成动作游戏的可运行程序；

其中，所述建立模块包括分类模块和第一生成模块，所述分类模块用于根据外部资源的类型，对所指定的外部资源进行分类；所述第一生成模块用于利用外部资源的标识和游戏框架所确定的调用时机，生成调用相应外部资源及其时机的游戏脚本；

所述生成模块包括验证模块和第二生成模块，所述验证模块用于验证游戏脚本和外部资源的对应关系；所述第二生成模块用于基于游戏脚本和外部资源，由游戏框架生成相应的动作游戏的可运行程序。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于该指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。