模型处理方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本申请实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种模型处理方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

三维建模是计算机图形领域最有价值的应用之一，通过三维建模生成的三维模型也在各个不同的领域被广泛应用。

目前，用户在选用三维模型时会出现三维模型的动态展示效果较差，如和用户外形不一致的情况出现，如果通过手动模式进行编辑，则效率低下且效果较差。

技术实现要素：

本申请提供了一种模型处理方法、装置、终端设备及存储介质，提高了模型编辑效率，使得模型展示效果更佳。

第一方面，本申请实施例提供了一种模型处理方法，包括：

根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中；

获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓；

根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

第二方面，本申请实施例还提供了一种模型处理装置，包括：

运动模型确定模块，用于根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中；

数据信息获取模块，用于获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓；

模型调整模块，用于根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

第三方面，本申请实施例还提供了一种终端设备，包括：处理器、存储器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的模型处理方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种包含终端设备可执行指令的存储介质，所述终端设备可执行指令在由终端设备处理器执行时用于执行本申请实施例所述的模型处理方法。

本方案中，根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中；获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓；根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整，提高了模型编辑效率，使得模型展示效果更佳。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请实施例提供的一种模型处理方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图；

图5是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图；

图6是本申请实施例提供的一种模型处理装置的结构框图；

图7是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。

图1是本申请实施例提供的一种模型处理方法的流程图，可适用于对终端设备中显示的三维模型进行调整，该方法可以由本申请实施例提供的终端设备来执行，该终端设备的模型处理装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图1所示，本实施例提供的具体方案如下：

步骤s101、根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中。

其中，该运动模型为三维模型，预先存储在数据库中，可以是卡通三维模型、用户三维模型等，卡通三维模型为不同卡通人物构建得到的三维模型，用户三维模型为根据用户信息(如用户图像、用户视频)构建的三维模型。

其中，肢体动作为用户运动时肢体展现出的动作形态，如肢体的弯曲度、摆动幅度等，示例性的，肢体动作可以是跑步、抬手、挥手等等。其中，不同的肢体动作对应不同的运动模型，在用户执行自身的肢体动作时，会相应的确定该对应的动作模型。示例性的，可以通过对用户的肢体动作的弯曲度、摆动幅度等参量确定用户当前的肢体动作类别，如检测到小臂摆动可相应确定动作类别为摆臂类别，此时确定预存的摆臂类别对应的运动模型。

步骤s102、获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓。

其中，该数据信息为描述、表征用户肢体动作的信息，可以是通过红外扫描得到的扫描信息，还可以是摄像装置拍摄的视频流信息等。在得到该数据信息后，根据该数据信息以确定用户的肢体轮廓，在一个实施例中，该肢体轮廓为用户肢体运动即展现肢体动作的肢体部位处的轮廓，如用户做抬腿动作，相应的该肢体轮廓为用户的腿部轮廓。

在一个实施例中，以数据信息为扫描信息为例，该扫描信息包括可见光图像和红外光图像，确定肢体轮廓的方式可以是：根据所述红外光图像的阴影轮廓对所述可见光图像进行裁剪得到所述用户的肢体轮廓。在另一个实施例中，该数据信息为视频流信息，确定肢体轮廓的方式包括对视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取预设对象的轮廓确定为用户的肢体轮廓，其中，该目标对象部位为检测到的用户肢体运动的部位，具体的，可以是确定视频流信息中用户的肢体动作满足预设角度的帧图像，对帧图像中的目标对象部位进行分割，以得到肢体轮廓。

步骤s103、根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

在一个实施例中，该运动模型为三维模型，可以实时的模拟并展示用户的肢体动作，如用户手臂摆动，该三维模型中的模拟人物(可以是卡通人物或者为虚拟用户)相应的进行手臂摆动的动作，由于用户在实际的肢体动作过程中的差别导致该三维模型中的对应肢体部位的运动过程不一致，而手动编辑需要消耗大量时间以及精力。通过上述方式得到肢体轮廓后，根据该肢体轮廓对运动模型进行自动调整以实现用户的肢体动作和展示的运动模型向匹配。

具体的，可以是确定所述肢体轮廓中的关键点；将所述关键点映射至所述运动模型中，将所述运动模型的轮廓调整为所述关键点所组成的轮廓。还可以是：根据所述肢体轮廓确定所述运动模型轮廓的形变参量；依据所述形变参量对所述运动模型的轮廓进行调整。其中，采取关键点映射调整的方式，可以精确的对运动模型进行调整，使得运动模型的轮廓和用户肢体动作的轮廓保持高度一致，采取形变参量对运动模型轮廓进行调整的方式，调整效率更高，在用户肢体动作频率较快时，运动模型的展示效果较佳。

由上述内容可知，根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中；获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓；根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整，本方案提高了模型编辑效率，使得模型展示效果更佳。

图2是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图，可选的，所述获取和所述肢体动作关联的数据信息包括：获取所述肢体动作的扫描信息；相应的，所述依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓包括：根据所述扫描信息确定所述用户的肢体轮廓。如图2所示，技术方案具体如下：

步骤s201、根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中。

步骤s202、获取所述肢体动作的扫描信息，根据所述扫描信息确定所述用户的肢体轮廓。

在一个实施例中，通过对扫描信息进行处理以得到用户的肢体轮廓。其中，扫描信息包括可见光图像和红外光图像，其中可见光图像有摄像装置得到，如手机的摄像头，红外光图像由红外光源得到，优选的，该红外光源和可见光拍摄装置分别位于用户的两侧，如用户正面放置摄像装置，背面放置红外光源。当用户产生肢体动作时，可见光图像和红外光图像被分别抓拍形成视频流。示例性的，依据所述扫描信息确定所述用户的肢体轮廓包括：根据红外光图像的阴影轮廓对可见光图像进行裁剪得到用户的肢体轮廓。其中，阴影轮廓为红外光收到遮挡而形成的轮廓。

步骤s203、根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

由上述可知，通过利用红外光得到用户的阴影轮廓以最终得到肢体轮廓，该方式无需进行大量的图像、视频的识别操作，确定肢体轮廓的方式效率较高，且精准度较佳。

图3是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图，可选的，所述获取和所述肢体动作关联的数据信息包括：获取所述肢体动作的视频流信息；相应的，所述依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓包括：对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取所述预设对象的轮廓确定为所述用户的肢体轮廓。如图3所示，技术方案具体如下：

步骤s301、根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中。

步骤s302、获取所述肢体动作的视频流信息，对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取所述预设对象的轮廓确定为所述用户的肢体轮廓。

在一个实施例中，通过摄像装置如手机的摄像头拍摄用户的肢体动作形成视频流信息，通过对该视频流信息中的目标对象部位进行分割并提取轮廓以得到用户的肢体轮廓。示例性的，可以是确定视频流信息中用户的肢体动作满足预设角度的帧图像，对所述帧图像中的目标对象部位进行分割，其中，当用户进行肢体动作时，对应的肢体部位会产生一定的移动幅度，该预设角度可以是5°或10°等，当在视频流信息中检测到用户肢体动作如大于10°则将该肢体动作的部位确定为目标对象部位，通过图像分割方法将该部位进行分割后提取对应的轮廓，具体的图像分割方法以及轮廓生成方式可采用常规的图像处理方法得到，此处不再赘述。

步骤s303、根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

由上述可知，通过视频流方式以得到用户的肢体轮廓进而对三维的运动模型进行调整，是的调整后的运动模型和用户的肢体轮廓保持一致，提高了运动模型的展示效果。

图4是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图，可选的，所述根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整包括：确定所述肢体轮廓中的关键点；将所述关键点映射至所述运动模型中，将所述运动模型的轮廓调整为所述关键点所组成的轮廓。如图4所示，技术方案具体如下：

步骤s401、根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中。

步骤s402、获取所述肢体动作的视频流信息，对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取所述预设对象的轮廓确定为所述用户的肢体轮廓。

步骤s403、确定所述肢体轮廓中的关键点，将所述关键点映射至所述运动模型中，将所述运动模型的轮廓调整为所述关键点所组成的轮廓。

在一个实施例中，通过关键点映射的方式对运动模型进行调整，示例性的，以用户手臂摆动的肢体动作为例，在用户的小臂轮廓上确定多个关键点(关键点越多相应的运动模型的调整效果越好)，同时在运动模型的对应部位依次确定对应的关键点，依据小臂轮廓确定的多个关键点的连线对运动模型上的关键点的连线进行调整。示例性的，小臂轮廓确定的关键点中a1和a2之间连线的角度为15°(该角度可依据设定的虚拟坐标系确定)，对应的运动模型中相同部位确定的关键点b1和b2的连线角度为13°，则相应的调整b2关键点的位置使得b1和b2连线的角度为15°(其中，b2为b1的后续确定出的关键点，同理，对b3进行调整以使和b2的连线的角度与a3和a2的连线角度一致，依次类推以调整完全部关键点)。

由上述可知，通过关键点映射方式对运动模型进行调节，使得运动模型的轮廓和用户肢体轮廓保持一致，提高了模型编辑效率，使得模型展示效果更佳。

图5是本申请实施例提供的另一种模型处理方法的流程图，可选的，所述根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整包括：根据所述肢体轮廓确定所述运动模型轮廓的形变参量；依据所述形变参量对所述运动模型的轮廓进行调整。如图5所示，技术方案具体如下：

步骤s501、根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中。

步骤s502、获取所述肢体动作的视频流信息，对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取所述预设对象的轮廓确定为所述用户的肢体轮廓。

步骤s503、根据所述肢体轮廓确定所述运动模型轮廓的形变参量，依据所述形变参量对所述运动模型的轮廓进行调整。

在一个实施例中，在通过视频流信息中不同时间对应的帧图像中肢体部位的肢体轮廓确定于东模型轮廓的形变参量，该形变参量表征了肢体动作对应的肢体部位的形变程度，根据该形变参量对运动模型的轮廓进行调整。示例性的，如肢体动作为用户的手部握拳动作，随着握拳力度的不同拳头的形状轮廓出现一定的形变，确定出的形变参量可以是拳头的大小的变量，如在视频流信息中不同帧图像下拳头的大小分别为a1和a2(其中a1和a2为拳头相对图像的相对值，可以是占图像的面积的大小，此处不做限定，仅用于表征部位的特征)，相应的，确定出的运动模型中的拳头当前大小为b1，形变参量可以是a2/a1，依次得到当前的运动模型中拳头的大小b2＝b1*a2/a1，进而调整b2的大小以和用户肢体轮廓保持一致。

由上述可知，采用形变参量进行运动模型的调整，无需过多、复杂的图像处理，减轻了gpu的运行负担，提高了模型编辑效率，针对出现形变较多的肢体动作，运动模型的匹配效果和功率消耗更佳。

图6是本申请实施例提供的一种模型处理装置的结构框图，该装置用于执行上述实施例提供的模型处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图6所示，该装置具体包括：运动模型确定模块101、数据信息获取模块102和模型调整模块103，其中，

运动模型确定模块101，用于根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中。

其中，该运动模型为三维模型，预先存储在数据库中，可以是卡通三维模型、用户三维模型等，卡通三维模型为不同卡通人物构建得到的三维模型，用户三维模型为根据用户信息(如用户图像、用户视频)构建的三维模型。

其中，肢体动作为用户运动时肢体展现出的动作形态，如肢体的弯曲度、摆动幅度等，示例性的，肢体动作可以是跑步、抬手、挥手等等。其中，不同的肢体动作对应不同的运动模型，在用户执行自身的肢体动作时，会相应的确定该对应的动作模型。示例性的，可以通过对用户的肢体动作的弯曲度、摆动幅度等参量确定用户当前的肢体动作类别，如检测到小臂摆动可相应确定动作类别为摆臂类别，此时确定预存的摆臂类别对应的运动模型。

数据信息获取模块102，用于获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓。

其中，该数据信息为描述、表征用户肢体动作的信息，可以是通过红外扫描得到的扫描信息，还可以是摄像装置拍摄的视频流信息等。在得到该数据信息后，根据该数据信息以确定用户的肢体轮廓，在一个实施例中，该肢体轮廓为用户肢体运动即展现肢体动作的肢体部位处的轮廓，如用户做抬腿动作，相应的该肢体轮廓为用户的腿部轮廓。

在一个实施例中，以数据信息为扫描信息为例，该扫描信息包括可见光图像和红外光图像，确定肢体轮廓的方式可以是：根据所述红外光图像的阴影轮廓对所述可见光图像进行裁剪得到所述用户的肢体轮廓。在另一个实施例中，该数据信息为视频流信息，确定肢体轮廓的方式包括对视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取预设对象的轮廓确定为用户的肢体轮廓，其中，该目标对象部位为检测到的用户肢体运动的部位，具体的，可以是确定视频流信息中用户的肢体动作满足预设角度的帧图像，对帧图像中的目标对象部位进行分割，以得到肢体轮廓。

模型调整模块103，用于根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

在一个实施例中，该运动模型为三维模型，可以实时的模拟并展示用户的肢体动作，如用户手臂摆动，该三维模型中的模拟人物(可以是卡通人物或者为虚拟用户)相应的进行手臂摆动的动作，由于用户在实际的肢体动作过程中的差别导致该三维模型中的对应肢体部位的运动过程不一致，而手动编辑需要消耗大量时间以及精力。通过上述方式得到肢体轮廓后，根据该肢体轮廓对运动模型进行自动调整以实现用户的肢体动作和展示的运动模型向匹配。

具体的，可以是确定所述肢体轮廓中的关键点；将所述关键点映射至所述运动模型中，将所述运动模型的轮廓调整为所述关键点所组成的轮廓。还可以是：根据所述肢体轮廓确定所述运动模型轮廓的形变参量；依据所述形变参量对所述运动模型的轮廓进行调整。其中，采取关键点映射调整的方式，可以精确的对运动模型进行调整，使得运动模型的轮廓和用户肢体动作的轮廓保持高度一致，采取形变参量对运动模型轮廓进行调整的方式，调整效率更高，在用户肢体动作频率较快时，运动模型的展示效果较佳。

由上述内容可知，根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中；获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓；根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整，本方案提高了模型编辑效率，使得模型展示效果更佳。

在一个可能的实施例中，所述数据信息获取模块102具体用于：

获取所述肢体动作的扫描信息；

根据所述扫描信息确定所述用户的肢体轮廓。

在一个可能的实施例中，所述扫描信息包括可见光图像和红外光图像，所述数据信息获取模块102具体用于：

根据所述红外光图像的阴影轮廓对所述可见光图像进行裁剪得到所述用户的肢体轮廓。

在一个可能的实施例中，所述数据信息获取模块102具体用于：

获取所述肢体动作的视频流信息；

对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取所述预设对象的轮廓确定为所述用户的肢体轮廓。

在一个可能的实施例中，所述数据信息获取模块102具体用于：

确定所述视频流信息中用户的肢体动作满足预设角度的帧图像；

对所述帧图像中的目标对象部位进行分割。

在一个可能的实施例中，所述模型调整模块103具体用于：

确定所述肢体轮廓中的关键点；

将所述关键点映射至所述运动模型中，将所述运动模型的轮廓调整为所述关键点所组成的轮廓。

在一个可能的实施例中，所述模型调整模块103具体用于：

根据所述肢体轮廓确定所述运动模型轮廓的形变参量；

依据所述形变参量对所述运动模型的轮廓进行调整。

本实施例在上述各实施例的基础上提供了一种终端设备，图7是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图，如图7所示，该终端设备200包括：存储器201、处理器(centralprocessingunit，cpu)202、外设接口203、rf(radiofrequency，射频)电路205、音频电路206、扬声器211、电源管理芯片208、输入/输出(i/o)子系统209、触摸屏212、wifi模块213、其他输入/控制设备210以及外部端口204，这些部件通过一个或多个通信总线或信号线207来通信。

应该理解的是，图示终端设备200仅仅是终端设备的一个范例，并且终端设备200可以具有比图中所示出的更多的或者更少的部件，可以组合两个或更多的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。

下面就本实施例提供的用于模型处理的终端设备进行详细的描述，该终端设备以智能手机为例。

存储器201，所述存储器201可以被cpu202、外设接口203等访问，所述存储器201可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

外设接口203，所述外设接口203可以将设备的输入和输出外设连接到cpu202和存储器201。

i/o子系统209，所述i/o子系统209可以将设备上的输入输出外设，例如触摸屏212和其他输入/控制设备210，连接到外设接口203。i/o子系统209可以包括显示控制器2091和用于控制其他输入/控制设备210的一个或多个输入控制器2092。其中，一个或多个输入控制器2092从其他输入/控制设备210接收电信号或者向其他输入/控制设备210发送电信号，其他输入/控制设备210可以包括物理按钮(按压按钮、摇臂按钮等)、拨号盘、滑动开关、操纵杆、点击滚轮。值得说明的是，输入控制器2092可以与以下任一个连接：键盘、红外端口、usb接口以及诸如鼠标的指示设备。

触摸屏212，所述触摸屏212是用户终端与用户之间的输入接口和输出接口，将可视输出显示给用户，可视输出可以包括图形、文本、图标、视频等。

i/o子系统209中的显示控制器2091从触摸屏212接收电信号或者向触摸屏212发送电信号。触摸屏212检测触摸屏上的接触，显示控制器2091将检测到的接触转换为与显示在触摸屏212上的用户界面对象的交互，即实现人机交互，显示在触摸屏212上的用户界面对象可以是运行游戏的图标、联网到相应网络的图标等。值得说明的是，设备还可以包括光鼠，光鼠是不显示可视输出的触摸敏感表面，或者是由触摸屏形成的触摸敏感表面的延伸。

rf电路205，主要用于建立手机与无线网络(即网络侧)的通信，实现手机与无线网络的数据接收和发送。例如收发短信息、电子邮件等。具体地，rf电路205接收并发送rf信号，rf信号也称为电磁信号，rf电路205将电信号转换为电磁信号或将电磁信号转换为电信号，并且通过该电磁信号与通信网络以及其他设备进行通信。rf电路205可以包括用于执行这些功能的已知电路，其包括但不限于天线系统、rf收发机、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、codec(coder-decoder，编译码器)芯片组、用户标识模块(subscriberidentitymodule，sim)等等。

音频电路206，主要用于从外设接口203接收音频数据，将该音频数据转换为电信号，并且将该电信号发送给扬声器211。

扬声器211，用于将手机通过rf电路205从无线网络接收的语音信号，还原为声音并向用户播放该声音。

电源管理芯片208，用于为cpu202、i/o子系统及外设接口所连接的硬件进行供电及电源管理。

上述实施例中提供的终端设备的模型处理装置及终端设备可执行本申请任意实施例所提供的终端设备的模型处理方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果。未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的终端设备的模型处理方法。

本申请实施例还提供一种包含终端设备可执行指令的存储介质，所述终端设备可执行指令在由终端设备处理器执行时用于执行一种模型处理方法，该方法包括：

根据用户当前的肢体动作确定对应的运动模型，所述运动模型预先存储在数据库中；

获取和所述肢体动作关联的数据信息，依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓；

根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整。

在一个可能的实施例中，所述获取和所述肢体动作关联的数据信息包括：

获取所述肢体动作的扫描信息；

相应的，所述依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓包括：

根据所述扫描信息确定所述用户的肢体轮廓。

在一个可能的实施例中，所述扫描信息包括可见光图像和红外光图像，所述依据所述扫描信息确定所述用户的肢体轮廓包括：

根据所述红外光图像的阴影轮廓对所述可见光图像进行裁剪得到所述用户的肢体轮廓。

在一个可能的实施例中，所述获取和所述肢体动作关联的数据信息包括：

获取所述肢体动作的视频流信息；

相应的，所述依据所述数据信息确定所述用户的肢体轮廓包括：

对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割，提取所述预设对象的轮廓确定为所述用户的肢体轮廓。

在一个可能的实施例中，所述对所述视频流信息中的目标对象部位进行分割包括：

确定所述视频流信息中用户的肢体动作满足预设角度的帧图像；

对所述帧图像中的目标对象部位进行分割。

在一个可能的实施例中，所述根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整包括：

确定所述肢体轮廓中的关键点；

将所述关键点映射至所述运动模型中，将所述运动模型的轮廓调整为所述关键点所组成的轮廓。

在一个可能的实施例中，所述根据所述肢体轮廓对所述运动模型进行调整包括：

根据所述肢体轮廓确定所述运动模型轮廓的形变参量；

依据所述形变参量对所述运动模型的轮廓进行调整。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如cd-rom、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如dram、ddrram、sram、edoram，兰巴斯(rambus)ram等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的模型处理方法操作，还可以执行本申请任意实施例所提供的模型处理方法中的相关操作。

注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。