[发明专利]一种基于深度学习的工业品外观材质高保真实时仿真算法在审
| 申请号： | 201711239384.2 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN107977511A | 公开（公告）日： | 2018-05-01 |
| 发明（设计）人： | 叶福军;张根源 | 申请（专利权）人： | 浙江传媒学院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 | 代理人： | 解明铠,刘静静 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工业品外观材质高保真实时仿真算法，包括步骤1，采集工业品外观材质的光照属性数据，并依据光照属性数据构建工业品仿真模型；步骤2，在虚拟空间中利用真实环境的光照信息照亮所述工业品仿真模型，在虚拟空间中随机选取若干视点位置，针对每个视点位置分别绘制完善图像和不完善图像，利用完善图像和不完善图像训练对抗生成网络模型的判别器，得到训练好的对抗生成网络模型；步骤3，在实时仿真过程中，基于所述工业品仿真模型计算部分像素的颜色，然后利用训练好的对抗生成网络模型生成最终图像。本发明提供的工业品外观材质高保真实时仿真算法，可以实时得到高保真效果的工业品外观材质仿真结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业品 外观 材质 高保真 实时 仿真 算法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的工业品外观材质高保真实时仿真算法，其特征在于，包括：步骤1，采集工业品外观材质的光照属性数据，并依据光照属性数据构建工业品仿真模型；步骤2，在虚拟空间中利用真实环境的光照信息照亮所述工业品仿真模型，在虚拟空间中随机选取若干视点位置，针对每个视点位置分别绘制完善图像和不完善图像，将相同视点的完善图像和不完善图像作为一对输入，训练对抗生成网络模型的判别器，得到训练好的对抗生成网络模型；步骤3，在实时仿真过程中，基于所述工业品仿真模型计算部分像素的颜色，然后利用训练好的对抗生成网络模型生成最终图像。
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