CN119399342A 基于全局-局部表面协同感知的物体高斯逆渲染方法 （哈尔滨工业大学（威海））

基于全局-局部表面协同感知的物体高斯逆的神经辐射距离值和颜色值，获取全局几何表2从初始化的高斯点云中选取局部控制高斯点，以局部控制高斯点为中根据局部采样点，利用局部距离函数和神经辐射距离函数，分别计算根据全局几何表征，以所述局部距离函数值和全将各采样点的空间位置表征分别输入几何网络与颜色网络，利用3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各采样点的神经辐射距离函数使用最远点采样法对在预设区间内的各采样点的神经辐射距离函数值对应的点集进从初始化的高斯点云中选取高斯渲染深度与相机空间深度的直接插值在预设阈值内;3;将所述材质属性、光照条件和各高斯点的可见性输入微表面模型，10.一种与所述权利要求1对应的基于全局一局部表面协同感知的物体高斯逆渲染装全局几何表征获取模块，用于利用几何网络和颜色网络分别计算各高斯点云位置初始化模块，用于根据各采样点的神经辐局部采样点确定模块，用于从初始化的高斯点云中选计算局部采样点关于局部控制高斯点的局部距离函数值和全几何细节重建模块，用于根据全局几何表征，以所述局部4[0003]本公开提供了一种基于全局一局部表面协同感知的物体高斯逆渲染方法及装置、关于局部控制高斯点的局部距离函数值和全局神经辐射距5使用最远点采样法对在预设区间内的各采样点的神经辐射距离函数值对应的点[0007]在第一方面的一些可实现方式中，从初始化的高斯点云从初始化的高斯点云中选取高斯渲染深度与相机空间深度的直接插值在预设阈;;6分别计算局部采样点关于局部控制高斯点的局部距离函数值和全局7图1示出了本公开实施例提供的一种基于全局一局部表面协同感知的物体高斯逆图2示出了本公开实施例提供的一种基于全局一局部表面协同感知的物体高斯逆[0023]图1示出了本公开实施例提供的一种基于全局一局部表面协同感知的物体高斯逆8[0024]在一些实施例中，多视角图片中的每个像素从相机中心;使用最远点采样法对在预设区间内的各采样点的神经辐射距离函数值对应的点从初始化的高斯点云中选取高斯渲染深度与相机空间深度的直接插值在预设阈9点pg表示为pg=lug+e。;;样点关于局部控制高斯点的局部距离函数值和全局神经辐射距;;o:为光线入射方向。;;[0051]图2示出了本公开实施例提供的一种基于全局一局部表面协同感知的物体高斯逆[0052]全局几何表征获取模块220，用于利用几何网络和颜色网络分别计算各采样点的使用最远点采样法对在预设区间内的各采样点的神经辐射距离函数值对应的点从初始化的高斯点云中选取高斯渲染深度与相机空间深度的直接插值在预设阈;;[0067]可以理解的是，图2所示装置200中的各个模块/单元具有实现本公开实施例提供[0068]图3示出了一种能够实施本公开的实施例的示例性电子设备的结构图。电子设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可[0073]用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器