庄园组件的推荐方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种庄园组件的推荐方法、装置及服务器，包括：获取目标庄园场景的场景信息；其中，目标庄园场景内放置有当前庄园组件；基于场景信息分别获取目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图；其中，场景渲染图用于描述目标庄园场景的视觉状态，场景关系图用于描述各个当前庄园组件的空间关系；通过双流网络模型基于场景渲染图和场景关系图，确定目标庄园场景中的组件推荐位置；其中，双流网络模型包括特征提取网络和图生成网络。本发明专利技术可以在玩家搭建庄园的过程中为玩家推荐更为合理的组件位置。

【技术实现步骤摘要】
庄园组件的推荐方法、装置及服务器
本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种庄园组件的推荐方法、装置及服务器。
技术介绍
庄园建造是一种常见的MMORPG(MultiplayerOnlineRole-PlayingGame，大型多人角色扮演)游戏玩法，随着技术升级可以为玩家提供更高的庄园搭建自由度，以便于玩家在庄园系统中尽情发挥从而搭建出有创意的庄园场景，然而庄园建造对多数玩家来说是具有一定难度的，为此现有技术中提出可以在玩家搭建庄园的过程中为玩家提供合理的庄园搭建提示(诸如，庄园的组件摆放位置提示)，以降低庄园建造的难度。目前，相关技术中提出一种基于PlanIT算法的组件位置推荐方法，该方法首先需要粗略生成庄园场景抽象的场景关系图，然后在该场景关系图的基础上预测庄园场景中庄园组件的组件属性信息(诸如位置、尺寸、角度等)。
技术实现思路
但是专利技术人经研究发现，该场景关系图只能较好地应用于功能性先验十分强的庄园场景，却无法应用于无功能关系的庄园场景中，从而导致无法为这类庄园场景提供有效的庄园搭建提示。有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种庄园组件的推荐方法、装置及服务器，可以在玩家搭建庄园的过程中为玩家推荐更为合理的组件位置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种庄园组件的推荐方法，包括：获取目标庄园场景的场景信息；其中，所述目标庄园场景内放置有当前庄园组件；基于所述场景信息分别获取所述目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图；其中，所述场景渲染图用于描述所述目标庄园场景的视觉状态，所述场景关系图用于描述各个所述当前庄园组件的空间关系；通过双流网络模型基于所述场景渲染图和所述场景关系图，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置；其中，所述双流网络模型包括特征提取网络和图生成网络。在一种实施方式中，所述基于所述场景信息分别获取所述目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图的步骤，包括：基于所述场景信息对所述目标庄园场景进行俯视交叉渲染，得到所述目标庄园场景对应的场景渲染图；以及，基于所述场景信息提取所述目标庄园场景中各个当前庄园组件之间的空间关系，得到所述目标庄园场景对应的场景渲染图；其中，所述场景信息包括所述目标庄园场景的区域描述信息和所述当前庄园组件的组件描述信息。在一种实施方式中，所述基于所述场景信息提取所述目标庄园场景中各个当前庄园组件之间的空间关系的步骤，包括：基于预设中心点与各个所述当前庄园组件之间的相对位置，确定各个所述当前庄园组件对应的空间标签，以通过所述空间标签表征各个所述当前庄园组件之间的空间关系；中，所述空间标签包括距离标签、方向标签和对齐标签中的一种或多种。在一种实施方式中，所述通过双流网络模型基于所述场景渲染图和所述场景关系图，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置的步骤，包括：通过所述特征提取网络对所述场景渲染图进行特征提取，得到所述场景渲染图的特征信息；通过所述图生成网络基于所述场景关系图和所述特征信息，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置。在一种实施方式中，所述特征提取网络包括依次连接的多个可视特征提取单元和一个平均池化单元，每个可视特征提取单元均包括残差子单元和特征下采样子单元；所述通过特征提取网络对所述场景渲染图进行特征提取，得到所述场景渲染图的特征信息的步骤，包括：对于每个可视特征提取单元，通过该可视特征提取单元对所述场景渲染图进行特征提取，得到该可视特征提取单元输出的组件局部特征；通过所述平均池化单元，对位于末端的可视特征提取单元内的残差子单元的输出特征进行池化处理，得到场景全局特征；其中，所述场景渲染图的特征信息包括各个所述可视特征提取单元输出的组件局部特征和所述场景全局特征。在一种实施方式中，所述通过该可视特征提取单元对所述场景渲染图进行特征提取，得到该可视特征提取单元输出的组件局部特征的步骤，包括：将所述场景渲染图输入至该可视特征提取单元内的残差子单元，得到该可视特征提取单元内的残差子单元的输出特征；利用所述当前庄园组件对应的边缘框对该可视特征提取单元内的残差子单元的输出特征进行切割，得到所述当前庄园组件对应的特征；通过该可视特征提取单元内的特征下采样子单元对所述当前庄园组件对应的特征进行压缩，得到该可视特征提取单元输出的组件局部特征。在一种实施方式中，所述通过所述图生成网络基于所述场景关系图和所述特征信息，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置的步骤，包括：通过图生成网络基于所述场景关系图和所述特征信息，得到所述目标庄园场景对应的边分布模型；其中，所述边分布模型用于描述所述当前庄园组件之间的摆放规则；基于所述边分布模型生成位置热度图，并根据所述位置热度图所表征的各个热度概率确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置。在一种实施方式中，所述图生成网络包括邻接矩阵编码单元、消息传递单元和边预测单元，所述消息传递单元包括多个基于注意力机制的消息传递子单元，所述消息传递子单元与可视特征提取单元内的特征下采样网络一一对应；所述通过图生成网络基于所述场景关系图和所述特征信息，得到所述目标庄园场景对应的边分布模型的步骤，包括：通过所述邻接矩阵编码单元对所述场景关系图进行编码处理，得到编码后的邻接矩阵特征；对于每个消息传递子单元，通过该消息传递子单元对指定特征图进行迭代，得到该消息传递子单元输出的图节点特征；通过所述边预测单元，基于位于末端的消息传递子单元输出的图节点特征，生成所述目标庄园场景对应的边分布模型；其中，所述消息传递单元内位于首端的消息传递子单元对应的指定特征图为编码后的邻接矩阵特征和与首端消息传递子单元对应的特征下采样网络输出的组件局部特征；其余消息传递子单元对应的指定特征图为前一消息传递子单元输出的图节点特征和与该消息传递子单元对应的特征下采样网络输出的组件局部特征。在一种实施方式中，所述通过所述边预测单元，基于位于末端的消息传递子单元输出的图节点特征，生成所述目标庄园场景对应的边分布模型的步骤，包括：将位于末端的消息传递子单元输出的图节点特征与场景全局特征进行按位相乘，得到按位相乘结果；通过所述边预测单元，基于所述按位相乘结果生成所述目标庄园场景对应的边分布模型。在一种实施方式中，所述摆放规则包括四边对称规则、三角对称规则、链式摆放规则中的一种或多种。在一种实施方式中，所述位置热度图中所表征的各个所述热度概率的总和为1。在一种实施方式中，所述距离标签包括近距离标签和/或远距离标签；所述方向标签包括前方标签、后方标签、左方标签和右方标签中的一种或多种；所述对齐标签包括左对齐标签、垂直对齐标签、右对齐标签、底边对齐标签、水平对齐标签、顶边对齐标签中的一种或多种。第二方面，本专利技术实施例还提供一种庄园组件的推荐装置，包括：信息获取模块，用于获取目标庄园场景的场景信息；其中，所述目标庄园场景内放置有当前庄园组件；图获取模块，用于基于所述场景信息分别获取所述目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图；其中，所述场景渲染图用于描述所述目标庄园场景的视觉状态，所述场景关系图用于描述各个所述当前庄园组件的空间关系；推荐位置确定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种庄园组件的推荐方法，其特征在于，包括：/n获取目标庄园场景的场景信息；其中，所述目标庄园场景内放置有当前庄园组件；/n基于所述场景信息分别获取所述目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图；其中，所述场景渲染图用于描述所述目标庄园场景的视觉状态，所述场景关系图用于描述各个所述当前庄园组件的空间关系；/n通过双流网络模型基于所述场景渲染图和所述场景关系图，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置；其中，所述双流网络模型包括特征提取网络和图生成网络。/n

【技术特征摘要】
1.一种庄园组件的推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标庄园场景的场景信息；其中，所述目标庄园场景内放置有当前庄园组件；
基于所述场景信息分别获取所述目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图；其中，所述场景渲染图用于描述所述目标庄园场景的视觉状态，所述场景关系图用于描述各个所述当前庄园组件的空间关系；
通过双流网络模型基于所述场景渲染图和所述场景关系图，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置；其中，所述双流网络模型包括特征提取网络和图生成网络。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述场景信息分别获取所述目标庄园场景对应的场景渲染图和场景关系图的步骤，包括：
基于所述场景信息对所述目标庄园场景进行俯视交叉渲染，得到所述目标庄园场景对应的场景渲染图；
以及，基于所述场景信息提取所述目标庄园场景中各个当前庄园组件之间的空间关系，得到所述目标庄园场景对应的场景渲染图；
其中，所述场景信息包括所述目标庄园场景的区域描述信息和所述当前庄园组件的组件描述信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述场景信息提取所述目标庄园场景中各个当前庄园组件之间的空间关系的步骤，包括：
基于预设中心点与各个所述当前庄园组件之间的相对位置，确定各个所述当前庄园组件对应的空间标签，以通过所述空间标签表征各个所述当前庄园组件之间的空间关系；其中，所述空间标签包括距离标签、方向标签和对齐标签中的一种或多种。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过双流网络模型基于所述场景渲染图和所述场景关系图，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置的步骤，包括：
通过所述特征提取网络对所述场景渲染图进行特征提取，得到所述场景渲染图的特征信息；
通过所述图生成网络基于所述场景关系图和所述特征信息，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括依次连接的多个可视特征提取单元和一个平均池化单元，每个可视特征提取单元均包括残差子单元和特征下采样子单元；
所述通过特征提取网络对所述场景渲染图进行特征提取，得到所述场景渲染图的特征信息的步骤，包括：
对于每个可视特征提取单元，通过该可视特征提取单元对所述场景渲染图进行特征提取，得到该可视特征提取单元输出的组件局部特征；
通过所述平均池化单元，对位于末端的可视特征提取单元内的残差子单元的输出特征进行池化处理，得到场景全局特征；
其中，所述场景渲染图的特征信息包括各个所述可视特征提取单元输出的组件局部特征和所述场景全局特征。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过该可视特征提取单元对所述场景渲染图进行特征提取，得到该可视特征提取单元输出的组件局部特征的步骤，包括：
将所述场景渲染图输入至该可视特征提取单元内的残差子单元，得到该可视特征提取单元内的残差子单元的输出特征；
利用所述当前庄园组件对应的边缘框对该可视特征提取单元内的残差子单元的输出特征进行切割，得到所述当前庄园组件对应的特征；
通过该可视特征提取单元内的特征下采样子单元对所述当前庄园组件对应的特征进行压缩，得到该可视特征提取单元输出的组件局部特征。


7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述图生成网络基于所述场景关系图和所述特征信息，确定所述目标庄园场景中的组件推荐位置的步骤，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丽娟，袁燚，范长杰，胡志鹏，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33