CN119417972A 基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法 （中国科学技术大学）_第1页
CN119417972A 基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法 （中国科学技术大学）_第2页
CN119417972A 基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法 （中国科学技术大学）_第3页
CN119417972A 基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法 （中国科学技术大学）_第4页
CN119417972A 基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法 （中国科学技术大学）_第5页
已阅读5页，还剩21页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着本发明公开了基于高斯泼溅与深度学习的代表性的颜色集合，生成调色板并作为初始设2S4、基于优化后的高斯辐射场和用户修改的调色2.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法，其特3.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法，其特S21、提取多视角数据集中所有多视角图像的像素颜色，包外的点误差为到凸包表面的最小投影距离，凸包内的点误差为到最近的凸包顶点的距4.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法，其特;;,3;;f;表示第i个基函数的基系数，表示第i个基函数;;S37、使用渲染图像与实际图像像素颜色的差值与SSIM分数的加权平均作为主要损失;;其中，Lsparsity表示稀疏性损失函数，M表示调色板中的颜色数量;45.根据权利要求1所述的基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法，其特5能化的三维场景编辑方法成为计算机图形学领域的重要研方法通过从多视角图像中重建复杂的三维场景，能够实现具有照片级真实感的新视角合在场景外观编辑方面仍面临许多挑战。由于NeRF的场景外观信息编码在多层感知机网络[0004]相较于NeRF，显式的基于点的辐射场方法提供了一种更具直观性的场景表示方为每个高斯核建模各向异性的颜色，虽然这种方法在理论上能够支持高频光照信息的表控制时显得力不从心。而基于文本驱动编辑的方法试图通过自然语言描述来引导场景编6[0008]本发明的一个目的在于提出基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方7;;,;其中，表示偏移函数，d表示视线方向，AL1,AL2,…,Ln表示调色板;f;表示第i个基函数的基系数，AL1(d)表示第i个基;;S36、使用可微的分块光栅化渲染器将计算得到的高斯核的最终颜色渲染为二维S37、使用渲染图像与实际图像像素颜色的差值与SSIM分数的加权平均作为主要;8;;9图1为本发明提出的基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法的整体图2为本发明提出的基于高斯泼溅与深度学习的三维场景重着色优化方法与3D高;;,;其中，表示偏移函数，d表示视线方向，AL1,AL2,…,Ln表示调色板;;;S36、使用可微的分块光栅化渲染器将计算得到的高斯核的最终颜色渲染为二维S37、使用渲染图像与实际图像像素颜色的差值与SSIM分数的加权平均作为主要;;;为了验证本发明在实施中的可行性，将本发明应用于SyntheticNeRF数据中的;;每个高斯核内含的基系数向量f与基函数点积得到调色盘颜色在CIELAB色;[0029]使用alphablend公式将每个高斯核内含的调色板各颜色对应图层的透明度转;将权重向量与应用了偏移的调色板颜色做点积得到高;;,使用渲染图像与实际图像像素颜色的差值与SSIM分数的加权平均作为主要损失;;;[0031]通过反向传播算法优化高斯辐射场参数和多层感知机网络参数

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论