[发明专利]一种基于深度学习的移动端表面光场渲染方法有效
| 申请号： | 201910167533.1 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN109829967B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 张谷力;陈安沛;张迎梁 | 申请（专利权）人： | 叠境数字科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06T15/00 | 分类号： | G06T15/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海京沪专利代理事务所(普通合伙) 31235 | 代理人： | 周晓玲 |
| 地址： | 200031 上海市浦东新*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的移动端表面光场渲染方法，包括步骤S1：使用相机对着目标物体拍摄被渲染目标物体各个角度的采样照片；步骤S2：使用照片合成目标物体当前所在的环境的360度环境贴图；步骤S3：将采样照片对齐到和被渲染目标物体的模型文件一致的空间坐标系下；步骤S4：收集深度神经网络的训练数据，搭建并训练深度神经网络；步骤S5：实时的渲染出被渲染目标物体在任意查看角度的表象，并且实现360度环境贴图的切换，得到不同渲染结果的效果。本发明运用了先进的深度学习架构，去拟合渲染方程中的一个积分，削减了在渲染过程中的运算量，在渲染的时候，本发明就可以随意切换环境贴图，达到一个relighting的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 移动 表面光 渲染 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的移动端表面光场渲染方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：使用相机拍摄被渲染目标物体在固定光照环境固定位置下各个角度的采样照片；步骤S2：使用拍摄的所述采样照片合成所述被渲染目标物体的360度环境贴图；步骤S3：将拍摄到的所述被渲染目标物体的N张所述采样照片对齐到和所述被渲染目标物体的模型文件一致的空间坐标系下；步骤S4：从所述被渲染目标物体的所述N张照片收集深度神经网络的训练数据，然后搭建所述深度神经网络，并训练所述深度神经网络；步骤S5：所述网络训练好后，在移动端实现所述网络的前向过程，实时的渲染出所述被渲染目标物体在任意查看角度的表象，并且实现所述360度环境贴图的切换，得到不同渲染结果的效果。
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