VR场景生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种VR场景生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从预设的训练集中抽取场景图片，将所述场景图片的空间特征信息输入初始神经网络模型，得到所述场景图片的渲染特征信息；根据所述渲染特征信息进行光学渲染，得到所述场景图片的渲染成像结果；比较所述渲染成像结果和所述场景图片，确定所述初始神经网络模型的模型损失；根据所述模型损失对所述初始神经网络模型进行优化，得到目标神经网络模型，以基于所述目标神经网络模型显示包含所述场景图片的VR场景。本发明专利技术以场景图片作为输入，训练得到目标神经网络模型用于VR场景生成，实现了降低VR场景生成的成本的技术效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
VR场景生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机图形学
，尤其涉及一种VR场景生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在疫情多发的情况下，现场看房频频受到冲击，房企不失时机地将传统的线下营销方式创新地转向线上营销，通过自建的线上营销平台，引导消费者利用VR（Virtual Reality，虚拟现实）看房或者体验VR沉浸式样板房。
[0003]当前VR看房的主要实现方式为采用专业3D相机构建VR场景，这种相机包括多个专用镜头和3D传感器，拍摄出的图片具有深度信息，可以辅助场景的重建。然而，这种相机造价昂贵，导致VR场景生成的成本偏高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种VR场景生成方法、装置、设备及存储介质，旨在解决VR场景生成的成本偏高的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种VR场景生成方法，该方法包括：从预设的训练集中抽取场景图片，将所述场景图片的空间特征信息输入初始神经网络模型，得到所述场景图片的渲染特征信息；根据所述渲染特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种VR场景生成方法，其特征在于，所述VR场景生成方法包括以下步骤：从预设的训练集中抽取场景图片，将所述场景图片的空间特征信息输入初始神经网络模型，得到所述场景图片的渲染特征信息；根据所述渲染特征信息进行光学渲染，得到所述场景图片的渲染成像结果；比较所述渲染成像结果和所述场景图片，确定所述初始神经网络模型的模型损失；根据所述模型损失对所述初始神经网络模型进行优化，得到目标神经网络模型，以基于所述目标神经网络模型显示包含所述场景图片的VR场景。2.如权利要求1所述的VR场景生成方法，其特征在于，所述将所述场景图片的空间特征信息输入初始神经网络模型，得到所述场景图片的渲染特征信息的步骤包括：获取所述场景图片关联的空间三维坐标和拍摄角度，将所述空间三维坐标和拍摄角度组成待输入向量；对所述待输入向量进行哈希编码，得到目标输入向量；将所述目标输入向量输入所述初始神经网络模型，得到所述场景图片的颜色特征信息和体密度信息。3.如权利要求1所述的VR场景生成方法，其特征在于，所述根据所述渲染特征信息进行光学渲染，得到所述场景图片的渲染成像结果的步骤包括：根据所述场景图片的空间特征信息确定空间成像平面，以及所述空间成像平面中的成像点；以预设的拍摄位置为原点，所述成像点所在方向为正方向建立坐标轴，在所述坐标轴的预设成像范围内进行分层采样，得到采样点；根据所述采样点的渲染特征信息对所述采样点进行体素渲染处理，得到所述拍摄位置方向上的渲染成像结果。4.如权利要求3所述的VR场景生成方法，其特征在于，所述在所述坐标轴的预设成像范围内进行分层采样，得到采样点的步骤包括：对所述预设成像范围进行等分处理，在等分后的成像区间内均匀采样，得到粗采样点；根据所述粗采样点的体密度信息确定所述粗采样点的采样权重，将所述采样权重作为所述成像范围内的概率密度分布；根据所述概率密度分布进行细采样，得到细采样点。5.如权利要求4所述的VR场景生成方法，其特征在于，所述比较所述渲染成像结果和所述场景图片，确定所述初始神经网络模型的模型损失的步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈涛涛，
申请(专利权)人：深圳市明源云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：