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[发明专利]基于轻量级神经网络和残差流式传输的云渲染方法和装置-CN202210100409.5有效
发明人：王锐;霍宇驰;鲍虎军;林子豪 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量级神经网络和残差流式传输的云渲染方法和装置，云端利用基于轻量级神经网络构建的图像预测模型，对输入数据进行图像预测计算，输出预测的低质量图像；同时基于三维场景数据生成高质量图像，计算高质量图像与云端预测的低质量图像的图像残差，并将图像残差经流式数据压缩方法压缩后传输至终端，终端利用基于轻量级神经网络构建的图像预测模型，对输入数据进行图像预测计算，输出预测的低质量图像，将接收的图像残差叠加至终端预测的低质量图像，得到当前帧的重建结果作为当前帧的最终渲染图。该方法和装置通过引入流式传输的图像残差，在不要求高传输带宽，在保持终端上低延迟、高帧率的同时，获得实时高质量图像。
基于轻量级神经网络残差流式传输渲染方法装置

[发明专利]一种可形变雪地网格的绘制方法和装置-CN202111113396.7有效
发明人：王锐;白霖 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2021-09-23 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种可形变雪地网格的绘制方法和装置，包括：计算初始雪地网格和静态物体网格之间的距离场纹理图；对动态物体网格的顶点进行聚类以确定每个顶点簇的包围球，所有簇的包围球构成动态物体网格的包围体；预绘制当前雪地网格，得到维度相同的深度图和几何法线图；依据当前雪地网格对应的深度图和几何法线图、动态物体网格的包围体以及动态物体变换矩阵，计算雪地形变并更新形变贴图；通过对形变贴图进行多次下采样得到不同等级的标记形变区域图，计算当前雪地网格的三角面片的任意边与标记形变区域图相交时，对三角面片进行细分；依据形变贴图或距离场纹理图对雪地片元进行法线方向的位移调整，以实现对当前雪地网格的形变。
一种形变雪地网格绘制方法装置

[发明专利]基于超网络的三维场景云渲染方法和系统-CN202210757145.0有效
发明人：王锐;霍宇驰;鲍虎军;林子豪 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超网络的三维场景云渲染方法和系统，在云端根据三维场景运动信息分析变化大的关注像素点后，利用着色器参数更新模型更新关注像素点对应的着色器参数，并将着色器参数传输至本地端，这样可以减少云端与本地设备端之间通讯次数和通讯带宽需求，在本地端利用着色器参数构建着色器，利用着色器对关注像素点进行着重渲染，能够减少本地设备的渲染计算代价，还能保证三维场景画面的完整渲染。
基于网络三维场景渲染方法系统

[发明专利]一种基于聚簇的粒子系统优化渲染方法和装置-CN202211467735.6在审
发明人：王锐;鲁昊霖;付仁泓;邹文 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚簇的粒子系统优化渲染方法和装置，包括：在粒子系统更新后，为每个有效粒子计算其空间位置的编码；依据编码对有效粒子的索引进行GPU排序，在排序结果中，以N个相邻粒子作为单个粒子簇进行粒子簇划分；计算个粒子簇在屏幕空间的包围盒，并为粒子簇生成简易纹理；在任务着色器中，依据包围盒对粒子簇剔除后，为剩余粒子簇依据包围盒尺寸选择多层次细节级别，包括进化层次细节级别、默认层次细节级别、退化层次细节级别；在网格着色器中，依据选择的层次细节级别为粒子簇生成几何信息；在片元着色器中，依据选择的层次细节级别和简易纹理进行纹理绘制。该方法和装置能够较为显著的提高复杂粒子系统的绘制效率。
一种基于粒子系统优化渲染方法装置

[发明专利]基于注意力感知的着色器简化变体评估方法和装置-CN202210492167.9有效
发明人：王锐;霍宇驰;李仕;陈旭;鲍虎军 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力感知的着色器简化变体评估方法和装置，包括：利用多模态条件转换网络对原始着色器代码和输入的多模态数据进行编码和解码，以得到着色器变体的特征向量；利用注意力感知模块对着色器变体的特征向量编码，保存三类注意力元素序列的感知缓存，从而构建着色器变体空间；在着色器变体空间，从三类注意元素序列查询抽取对应元素构建单个着色器简化变体的嵌入向量；根据着色器简化空间的所有注意力元素序列来构建原始着色器的嵌入向量，通过计算着色器简化变体和原始着色器对输入的同一多模态数据的绘制图像之间的嵌入向量距离来评估着色器简化变体的绘制效果。该方法和装置可快速低成本测量评估着色器简化变体的绘制效果。
基于注意力感知着色简化变体评估方法装置

[发明专利]基于神经网络压缩绘制信息的云渲染方法和装置-CN202210101473.5在审
发明人：王锐;霍宇驰;鲍虎军;林子豪 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络压缩绘制信息的云渲染方法和装置，包括：云端利用基于神经网络构建的提取模型对第一输入数据进行信息提取，得到绘制信息并传输至客户端；其中，第一输入数据包括当前帧的渲染图、三维场景几何信息、三维场景运动信息、三维场景光照信息和历史帧的渲染图；客户端利用基于神经网络构建的重建模型对第二输入数据进行重建得到重建图，其中，第二输入数据包括绘制信息、三维场景几何信息、三维场景运动信息、三维场景光照信息以及历史帧的重建图。该方法和装置通过传输绘制信息的方式，在保持客户端上低延迟、高帧率的同时，获得实时高质量渲染图。
基于神经网络压缩绘制信息渲染方法装置

[发明专利]基于异步传输数据的三维场景云渲染方法和系统-CN202210757039.2在审
发明人：王锐;霍宇驰;鲍虎军;林子豪 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异步传输数据的三维场景云渲染方法和装置，包括以下步骤：云端使用渲染流水线对三维场景数据进行渲染得到高质量渲染结果，并将得到高质量渲染结果的历史时刻一同传输至本地端；本地端利用三维场景数据逐像素着色，得到低质量渲染结果；本地端将接收的高质量渲染结果与相同历史时刻的低质量渲染结果进行比较，计算得到低质量渲染结果相对于高质量渲染结果的残差信息；本地端利用残差信息对当前时刻着色像素增强以提升本地渲染质量。该方法和系统允许本地设备非同步地接收云端渲染的高质量结果，并通过云端的高质量结果改善本地计算得到的低质量结果，提升图像质量。
基于异步传输数据三维场景渲染方法系统

[发明专利]一种针对绘制中间图像的高压缩比的无损压缩方法和装置-CN202210774455.3在审
发明人：王锐;严凯;邹文 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对绘制中间图像的高压缩比的无损压缩方法和装置，包括：构建无损压缩模型，所述无损压缩模型包括编码器和解码器，其中，所述编码器用于对输入的绘制中间图像在多个色彩空间中进行分解后，在每个色彩空间中对其下的颜色平面进行像素预测，得到对应的残差平面和残差空间，根据残差空间的编码复杂度来筛选编码复杂度最低的残差空间，在编码复杂度最低的残差空间中对其下的残差平面进行熵编码以得到压缩码流；所述解码器用于对压缩码流进行解码并还原得到绘制中间图像；利用构建的所述无损压缩模型对绘制中间图像进行压缩和还原。该方法和和装置可以以高压缩且无损地实现对绘制中间图像的压缩和还原。
一种针对绘制中间图像压缩比无损压缩方法装置

[发明专利]一种高压缩比的绘制中间图像的无损压缩方法和装置-CN202210775157.6在审
发明人：王锐;严凯;邹文 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04N19/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种高压缩比的绘制中间图像的无损压缩方法和装置，包括：构建无损压缩模型，所述无损压缩模型包括编码器和解码器，其中，所述编码器用于对输入的绘制中间图像在多个色彩空间中进行分解，并根据各色彩空间中颜色平面之间的整体耦合状况来评估色彩空间的表达冗余度后，选择表达冗余度最低的色彩空间作为最佳解耦空间，并在最佳解耦空间进行像素预测和熵编码以得到压缩码流；所述解码器对压缩码流进行解码并还原得到绘制中间图像；利用构建的所述无损压缩模型对绘制中间图像进行压缩和还原。该方法和装置大大提升了其在各类绘制中间图像上的压缩比，减少了原图像在内存和带宽上的占用，且还能保证无损地恢复原始的绘制中间图像。
一种压缩比绘制中间图像无损压缩方法装置

[发明专利]基于重要度特征图共享的实时蒙特卡洛路径追踪降噪方法、装置和计算机设备-CN202110762590.1有效
发明人：王锐;鲍虎军;霍宇驰;范航明 -专利权人： 光线云(杭州)科技有限公司
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于重要度特征图共享的蒙特卡洛路径追踪降噪方法、装置和计算设备，包括：对蒙特卡洛路径追踪生成的实时绘制帧进行初步滤波预处理；将每个预处理后绘制帧对应的颜色特征与不包含噪声的场景几何数据对应的辅助特征拼接作为输入特征；利用深度神经网络预测得到输入特征的多个重要度特征图，针对每个重要度特征图，通过跨像素重要度值共享的方式来构建每个像素上具有特定窗口大小的多通道滤波器，将基于多个重要度特征图构建的不同窗口大小的多通道滤波器用于像素的多次滤波；将多次滤波处理结果融合后再叠加基础材质颜色，得到最终降噪处理结果。利用深度学习网络预测的重要度值构建滤波器，来对绘制帧进行降噪，效率高，开销低。
基于重要特征共享实时蒙特卡洛路径追踪方法装置计算机设备

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