[发明专利]基于深度学习的微表面材质重建方法及系统在审
| 申请号： | 202011297904.7 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112419334A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 徐延宁;赵烨梓;王璐;曾峥;龚斌;孟祥旭 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/50;G06T15/00;G06T15/06;G06T15/60;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的微表面材质重建方法及系统，包括：获取真实世界材质的拍摄图像；将材质的拍摄图像输入到预训练生成器网络中，输出具有比拍摄图像更高分辨率的漫反射贴图、反射贴图、粗糙度贴图和法向贴图；将以上贴图绘制出一张渲染图像，该渲染图像所呈现的材质外观与拍摄图像相似。利用基于对抗生成网络框架，在神经网络中使用绘制模块将将漫反射贴图、反射贴图、粗糙度贴图和法向贴图绘制出一张渲染图像，并用判别器模块对该渲染图像与真实材质拍摄图进行判别，从而避免了传统利用机器学习的方法需要依赖大量材质贴图标签的缺陷，减少了材质采集的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 表面 材质 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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