[发明专利]在合成现实布景中生成用于目标实现器的目标在审
申请号: | 201980009466.9 | 申请日: | 2019-01-18 |
公开(公告)号: | CN111630526A | 公开(公告)日: | 2020-09-04 |
发明(设计)人: | I·M·里克特;A·S·塞尼;O·索雷斯 | 申请(专利权)人: | 苹果公司 |
主分类号: | G06N3/00 | 分类号: | G06N3/00;G06N3/02;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 彭梦晔 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 合成 现实 布景 生成 用于 目标 实现 | ||
1.一种方法,包括:
在包括非暂态存储器以及与所述非暂态存储器耦接的一个或多个处理器的设备处:
将目标实现器实例化到合成现实布景中,其中所述目标实现器通过一组预定义目标和一组视觉渲染属性来表征;
获得表征所述合成现实布景的上下文信息,所述上下文信息包括对应于物理布景的数据;
基于所述一组预定义目标、所述上下文信息以及一组用于所述目标实现器的预定义动作的函数来生成用于所述目标实现器的目标;
基于用于所述目标实现器的所述目标来设置用于所述合成现实布景的环境条件;
基于用于所述目标实现器的所述目标来建立用于所述目标实现器的初始条件和一组当前动作;以及基于所述目标来修改所述目标实现器。
2.根据权利要求1所述的方法,其中生成所述目标包括利用神经网络来生成所述目标。
3.根据权利要求2所述的方法,其中所述神经网络基于一组神经网络参数来生成所述目标。
4.根据权利要求3所述的方法,还包括:
基于所述目标来调节所述一组神经网络参数。
5.根据权利要求3至4中任一项所述的方法,还包括:
基于回报函数来确定所述一组神经网络参数,所述回报函数将肯定回报分配给期望的目标并将否定回报分配给不期望的目标。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法,还包括:
基于强化学习来配置所述神经网络。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法,还包括:
基于与所述目标实现器相关联的视频、小说、书籍、漫画和视频游戏中的一者或多者来训练所述神经网络。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法,其中修改所述目标实现器包括:
将所述目标提供给生成满足所述目标的动作的目标实现器引擎。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,还包括:
从源材料获得所述一组预定义目标,所述源材料包括电影、视频游戏、漫画和小说中的一者或多者。
10.根据权利要求9所述的方法,其中获得所述一组预定义目标包括:刮取所述源材料以提取所述一组预定义目标。
11.根据权利要求9至10中任一项所述的方法,其中获得所述一组预定义目标包括:
基于实例化的所述目标实现器的类型来确定所述一组预定义目标。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的方法,其中获得所述一组预定义目标包括:
基于所述目标实现器的用户指定的配置来确定所述一组预定义目标。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的方法,其中获得所述一组预定义目标包括:
基于由拥有所述对象的实体指定的限制来确定所述一组预定义目标。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法,还包括:
捕获图像;以及
从所述图像获得所述一组视觉渲染属性。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法,其中生成所述目标包括:接收指示所述一组预定义动作的用户输入。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法,其中生成所述目标包括:从生成针对所述对象的动作的目标实现器引擎接收所述一组预定义动作。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法,其中所述上下文信息指示其他目标实现器是否已在所述合成现实布景内被实例化。
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