[发明专利]一种可编程定义的室内场景生成方法、装置、系统和存储介质

说明书

本发明公开了一种可编程定义的室内场景生成方法、装置、系统和存储介质，包括以下步骤：通过DSL自定义场景筛选条件、随机采样软装产品对象、软装产品状态；依据场景筛选条件生成筛选指令后通过执行筛选指令从数据库中筛选多个场景；依据随机采样软装产品对象生成采样指令后通过执行采样指令并行在多个场景内设计软装产品布局；依据软装产品状态生成调整指令后通过执行调整指令并行调整场景内软装产品的状态；采用成本函数计算软装产品当前位置相对于空隙因素、群体关系因素、分布均匀因素以及对齐关系因素的成本值，并通过贪心最小化求解成本函数以优化软装产品位置，直到所有软装产品位置优化结束获取最优软装产品布局进而生成室内场景。

技术领域

本发明属于家装设计领域，具体涉及一种可编程定义的室内场景生成方法、装置、系统和存储介质。

背景技术

自动化室内场景生成是一个为房间生成合适室内场景布局的过程。随着虚拟现实技术的发展，以及对开放世界游戏的需求的不断增长，激发了大量自动化室内场景合成方面的工作，在近年来一直是一个活跃的研究领域。对于程序化场景生成问题，由于三维场景的修改和绘制的复杂性，对于三维场景进行修改从而对数据进行增强往往需要专业的建模人员以及动画设计人员的辅助，如何快速生成满足用户需求且具有多样性和差异性的场景就成为了一个待解决的问题。

近年来各种不同方法已经被提出。其中很大一部分的工作都集中在以自动化或者半自动化的方式布置家具。这些方法可以分为三种不同的类别：(1)数据驱动方法，(2)基于优化方法，以及(3)概率规划生成方法。其中，数据驱动的方法则需要使用大量数据来学习场景布局，如公开号为CN109360232A的专利申请公开了一种基于条件生成对抗网络的室内场景布局估计方法和装置。再如公开号为CN104050722A的专利申请公开了一种图像内容驱动的室内三维场景布局与颜色迁移生成方法。这种方法需要大量的数据，数据的质量会影响布局结果，且数据成本也高。同时难以对生成布局的过程添加人工约束。基于优化的方法缺点在于算法所使用优化方法的计算代价比较高，导致生成室内场景布局的速度较慢，而且并不能保证收敛到一个比较好的室内场景布局上；而使用概率规划生成方法常常用于生成符合特定分布的场景布局，在大规模场景下对于不同类型的房间分布手动设置一组分布往往是不现实的。

在这样的背景下，能满足用户灵活控制室内场景生成的过程，且能快速自动化地生成大批量满足用户需求且具有多样性和差异性的室内场景已成为一个实际的需求。

发明内容

鉴于上述，本发明的目的是提供一种面向大规模虚拟室内场景数据增强的可编程定义的室内场景生成方法、装置、系统和存储介质，用户可以通过DSL(Domain SpecificLanguage，领域专用语言)控制场景筛选条件和随机采样的对象。系统根据用户编写的DSL对场景进行并行处理，在场景数据库中筛选出符合其需要的室内场景，再通过为家具位置构建成本函数，并采用贪心最小化对成本函数求解来优化家具位置，对场景中的家具布局进行随机采样从而达到大规模场景批量生成的目的。

为实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：

第一方面，一种可编程批量室内场景生成方法，包括以下步骤：

通过DSL自定义场景筛选条件、随机采样软装产品对象、软装产品状态；

依据场景筛选条件生成筛选指令后通知执行筛选指令从数据库中筛选多个场景；

依据随机采样软装产品对象生成采样指令后通过执行采样指令并行在多个场景内设计软装产品布局；

依据软装产品状态生成调整指令后通过执行调整指令并行调整场景内软装产品的状态；

采用成本函数计算软装产品当前位置相对于空隙因素、群体关系因素、分布均匀因素以及对齐关系因素的成本值，并通过贪心最小化求解成本函数以优化软装产品位置，直到所有软装产品位置优化结束获取最优软装产品布局。进而生成室内场景，从而达到场景批量生成的目的。