[发明专利]基于cGAN的无限地形生成方法、系统、存储介质和终端

说明书

本发明公开了基于cGAN的无限地形生成方法、系统、存储介质和终端，方法包括：获取草图；数据预处理：将所述草图覆盖已存在的生成地形对应位置，并打包该位置与周围八个方向邻接区域的地形灰度图，形成一整张待处理图像，作为地形生成网络的输入；网络处理：将待处理图像在地形生成网络中进行处理，网络的输出将对中心草图区域进行地形的创作，通过该区域的草图与周围已有地形的高低起伏生成拟合周围走向的中心区域的地形灰度图；后期处理：将输出的中心区域的地形灰度图与已有地形对应位置的区域分别乘以一个权重并相加，再赋值到已有地形中，形成当前的大地形灰度图；主题渲染。本发明通过深度学习，根据用户的简单输入生成复杂的3D地形。

技术领域

本发明涉及3D地形建模领域，尤其涉及基于cGAN的无限地形生成方法、系统、存储介质和终端。

背景技术

3D地形是虚拟环境中不可或缺且极其重要的视觉内容。目前，计算机图形技术在地形生成领域已经取得了很多突破性的工作，但开发人员仍在追求更好质量和更快速度的地形生成。

地形建模在各种可视化应用程序、计算机游戏和计算机图形中都很重要。目前，地形生成的主要方法可分为基于样本、基于仿真和程序生成技术。

在Mandelbrot[1982]的工作中引入了基于仿真的技术，他使用Poisson断层生成了分形地形。Musgrave等[1989]将建模细分为两个步骤：地形生成和侵蚀仿真，使用各种侵蚀来修改分形地形。在计算机图形学中，用于地形生成的侵蚀技术已经被提出近30年了。侵蚀仿真方法用以改善地形特征的真实性[Cordonnier，2018]，且可以应用于任何地形模型。在Benes等人[2002]的工作中提出了水力地形侵蚀，为了改善地形的真实感，将侵蚀过程分为四个独立的步骤。

基于样本的方法从现有样本生成新地形。Lagae[2005]提出了一种通过样本进行几何合成的方法，该方法是分为分析阶段和合成阶段。基于纹理的地形与草图相结合，用于通过用户控制来定义地形，该方法可以生成较为真实的地形[Tasse等，2012]。然而，基于样本的方法仅限于，在原有地形之上对地形做出微小的改变，和仅限于基于物理的编辑[Vanek等，2011]。

程序生成技术是当前主流的生成地形方法，使用连续的过程函数来定义地形的高程，具有较高的计算效率。研究人员已经提出了各种方法，将复杂的特征，如河流、丘陵和山脉纳入程序性地形[Kelley，1988；Smelik等，2014]。Génevaux等[2015]提出了基于程序原始的地形表示，其通过组合基元的贡献来描述具有不同细节水平的复杂地形。最近，Guérin等人[2017]引入了地形建模框架，该框架结合了程序建模和交互式草图，实现从输入草图生成复杂的地形。该框架不仅限于编写程序规则或定义基于物理的模拟的参数。然而，我们发现地形在Guérin等人的工作中受限于固定大小。

具体地，深度学习的研究和发展在计算机图形学方面取得了很大进展。在众多的深度学习方法中，GAN模型的训练方法更为彻底，因为它生成了数据本身。

如今，在GAN技术的支持下，可以自动生成电影和游戏中经常出现的图像。用户只需绘制一些草图，就可以自动生成高分辨率的3D地形模型。上述过程是通过程序生成完成的，且无需花费数十小时的工作时间。GAN技术根据手绘图学习如何输出地形图像，然后输入用户绘制的河流、山脊的景观草图，受过训练后的GAN将自动输出高质量的地形高度图。