[发明专利]毛发虚拟模型的渲染方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 202210488443.4 | 申请日: | 2022-05-06 |
公开(公告)号: | CN114782605A | 公开(公告)日: | 2022-07-22 |
发明(设计)人: | 刘忠源 | 申请(专利权)人: | 网易(杭州)网络有限公司 |
主分类号: | G06T15/00 | 分类号: | G06T15/00;G06T13/40;G06T17/20;A63F13/52 |
代理公司: | 深圳紫藤知识产权代理有限公司 44570 | 代理人: | 汪阮磊 |
地址: | 310052 浙江省杭州*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 毛发 虚拟 模型 渲染 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,包括:
获取模拟目标毛发渲染效果的毛发粒子模型中毛发粒子的粒子属性信息;
获取所述毛发粒子模型对应的毛发粒子顺序参数,其中,所述毛发粒子顺序参数用于指示每一个毛发粒子与模型空间中的指定参考点的远近顺序;
基于所述毛发粒子顺序确定当前参与渲染的目标毛发粒子;
基于目标毛发粒子的粒子属性信息,确定目标毛发粒子对应的毛发段渲染区域,对所述毛发段渲染区域进行渲染,得到渲染后的毛发虚拟模型。
2.根据权利要求1所述的毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,在获取所述毛发粒子模型对应的毛发粒子顺序参数之后,还包括:
获取所述毛发粒子模型对应的毛发层粒子数,其中,所述毛发层粒子数用于指示所述毛发粒子模型的每一层毛发层中的毛发粒子数目,所述毛发层基于所述指定参考点对所述毛发粒子模型的模型空间进行分层得到;
基于所述毛发层粒子数和所述毛发粒子顺序确定当前参与渲染的目标毛发粒子。
3.根据权利要求2所述的毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,在获取所述毛发粒子模型对应的毛发粒子顺序参数之前,还包括:
基于所述毛发粒子模型与所述指定参考点之间的相对距离、以及所述模型空间的指定坐标轴对所述模型空间进行分层处理,得到多个毛发层以及所述多个毛发层的毛发层总数;
基于所述相对距离和所述毛发层总数,确定所述毛发粒子模型中所有毛发粒子所在的毛发层对应的毛发层数;
基于所述毛发粒子模型中所有毛发粒子所在的毛发层对应的毛发层数,确定毛发层粒子数以及毛发粒子顺序参数。
4.根据权利要求3所述的毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,所述基于所述毛发粒子模型与所述指定参考点之间的相对距离、以及所述模型空间的指定坐标轴对所述模型空间进行分层处理,得到多个毛发层以及所述多个毛发层的毛发层总数,包括:
确定所述毛发粒子模型在所述模型空间中与所述指定参考点之间的第一距离值和第二距离值,其中,所述第一距离值为所述毛发粒子模型与所述指定参考点的最近距离,所述第二距离值为所述毛发粒子模型与所述指定参考点的最远距离;
基于所述第一距离值、所述第二距离值、以及所述模型空间的指定坐标轴对所述模型空间进行分层处理,得到多个毛发层以及所述多个毛发层的毛发层总数。
5.根据权利要求4所述的毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,在基于所述第一距离值、所述第二距离值、以及所述模型空间的指定坐标轴对所述模型空间进行分层处理,得到多个毛发层以及所述多个毛发层的毛发层总数之后,还包括:
基于所述第一距离值、所述第二距离值、以及所述毛发粒子对应的目标距离值确定所述毛发粒子所在的毛发层对应的毛发层数,其中,所述目标距离值为所述毛发粒子与所述指定参考点之间的距离值;
根据所述毛发层数生成毛发层标识,并将所述毛发层标识与所述毛发粒子关联;
基于所述毛发粒子模型的所有毛发粒子对应的毛发层标识进行前缀和处理,得到毛发层粒子数。
6.根据权利要求5所述的毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,在基于所述第一距离值、所述第二距离值、以及所述模型空间的指定坐标轴对所述模型空间进行分层处理,得到多个毛发层以及所述多个毛发层的毛发层总数之后,还包括:
基于所述毛发粒子模型的所有毛发粒子对应的毛发层标识,将所述毛发粒子模型的所有毛发粒子按照与所述指定参考点的距离由近及远排序,生成毛发粒子顺序参数。
7.根据权利要求5所述的毛发虚拟模型的渲染方法,其特征在于,还包括:
基于所述毛发层粒子数和所述毛发粒子顺序参数对所述毛发粒子模型中所有毛发粒子进行分类处理,得到多个毛发粒子集合,其中,每一个毛发粒子集合中的所有毛发粒子属于同一个毛发层,每一个毛发粒子集合中的所有毛发粒子有序排列在所述毛发粒子集合中;
基于所述多个毛发粒子集合生成毛发粒子排序结果;
根据所述毛发粒子排序结果确定当前参与渲染的目标毛发粒子。
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