一种汽车参数化纹理生成方法与系统、存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种汽车参数化纹理生成方法与系统、存储介质，包括：获取一个随机噪声，将所述随机噪声输入预先训练好的Gan模型进行处理，生成对应的随机纹理单元图；获取灰阶图像，将所述灰阶图像划分为多个方块区域，并在每一方块区域中放置一个所述随机纹理单元图；根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸；调整所述多个方块区域中的随机纹理单元图的分布规律得到汽车纹理图像。通过本发明专利技术，能够解决目前汽车参数化纹理设计的工作效率比较低的技术问题。参数化纹理设计的工作效率比较低的技术问题。参数化纹理设计的工作效率比较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车参数化纹理生成方法与系统、存储介质


[0001]本专利技术涉及汽车设计
，具体涉及一种汽车参数化纹理生成方法与系统、存储介质。

技术介绍

[0002]汽车参数化纹理设计是汽车造型研发流程中重要一环，这种纹理设计表现在汽车的格栅、灯具、喇叭孔等部位，通常这类的纹理分布是有一定的规律性，具体表现为单个特殊元素按照一定规律的排布。目前，汽车造型设计师一般是手工设计再结合数模制作，相对先进的手段是根据参数化设计理念借助CAD工具如Grasshopper、Rhino等完成整个设计；以上设计方式都存在两方面的困扰：一方面是纹理单元需要靠设计师的灵感，而这种灵感受限于设计师的艺术水平；另一方面是手工建模花费大量的时间，方案的调整和修改几乎重新开始，若是借助CAD软件也需要不断调整和优化，且这种软件普遍是重量级软件功能复杂，学习成本很高，难以掌握，从而导致目前汽车参数化纹理设计的工作效率比较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提出一种汽车参数化纹理生成方法与系统，以解决目前汽车参数化纹理设计的工作效率比较低的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术的实施例提出一种汽车参数化纹理生成方法，包括如下步骤：
[0005]获取一个随机噪声，将所述随机噪声输入预先训练好的Gan模型进行处理，生成对应的随机纹理单元图；
[0006]获取灰阶图像，将所述灰阶图像划分为多个方块区域，并在每一方块区域中放置一个所述随机纹理单元图；
[0007]根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸；
[0008]调整所述多个方块区域中的随机纹理单元图的分布规律得到汽车纹理图像。
[0009]优选地，所述Gan模型基于纹理单元图样本集训练得到，所述纹理单元图样本集包括单一的点、单一的线段、点和线段结合或线段和线段结合的几何单元图。
[0010]优选地，所述Gan模型为StyleGan生成器。
[0011]优选地，所述根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸，包括：
[0012]若某一方块区域中的像素亮度均值越大，则该方块区域中的随机纹理单元图的尺寸越大。
[0013]优选地，所述根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸，包括：
[0014]根据每一方块区域中的像素亮度均值以及Gan模型生成的所述随机纹理单元图的
初始宽度值计算调整后的随机纹理单元图的目标宽度值；
[0015]根据每一方块区域中的像素亮度均值以及Gan模型生成的所述随机纹理单元图的初始长度值计算调整后的随机纹理单元图的目标长度值。
[0016]本专利技术的实施例还提出一种汽车参数化纹理生成系统，包括：
[0017]随机生成图模块，用于获取一个随机噪声，将所述随机噪声输入预先训练好的Gan模型进行处理，生成对应的随机纹理单元图；
[0018]单元图填充模块，用于获取灰阶图像，将所述灰阶图像划分为多个方块区域，并在每一方块区域中放置一个所述随机纹理单元图；
[0019]尺寸调整模块，用于根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸；以及
[0020]分布调整模块，用于调整所述多个方块区域中的随机纹理单元图的分布规律得到汽车纹理图像。
[0021]优选地，所述Gan模型基于纹理单元图样本集训练得到，所述纹理单元图样本集包括单一的点、单一的线段、点和线段结合或线段和线段结合的几何单元图；
[0022]所述Gan模型为StyleGan生成器。
[0023]优选地，其中，若某一方块区域中的像素亮度均值越大，则该方块区域中的随机纹理单元图的尺寸越大。
[0024]优选地，所述尺寸调整模块，具体用于：
[0025]根据每一方块区域中的像素亮度均值以及Gan模型生成的所述随机纹理单元图的初始宽度值计算调整后的随机纹理单元图的目标宽度值；
[0026]根据每一方块区域中的像素亮度均值以及Gan模型生成的所述随机纹理单元图的初始长度值计算调整后的随机纹理单元图的目标长度值。
[0027]本专利技术的实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的汽车参数化纹理生成方法的步骤。
[0028]本专利技术的实施例至少具有以下有益效果：
[0029]本专利技术的实施例基于Gan模型可以生成大量丰富的随机纹理单元，并将生成的随机纹理单元填入灰阶图像，根据灰阶图像的像素亮度进行随机纹理单元尺寸调整，并进行随机纹理单元分布规律调整，得到对应的汽车纹理图像，整个过程耗时少，无需设计师手动进行设计，并能够呈现多样化的纹理效果，辅助设计师更快决策，激发灵感，提升效率。
[0030]本专利技术的实施例的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1为本专利技术实施例中一种汽车参数化纹理生成方法的流程示意图。
[0033]图2为本专利技术实施例中StyleGan模型结构示意图。
[0034]图3为本专利技术实施例中纹理单元图示意图。
[0035]图4为本专利技术实施例中灰阶图像示意图。
[0036]图5为本专利技术实施例中生成的汽车纹理图像示意图。
[0037]图6为本专利技术实施例中一种汽车参数化纹理生成系统的示意图。
具体实施方式
[0038]以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。另外，为了更好的说明本专利技术，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本专利技术同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述，以便于凸显本专利技术的主旨。
[0039]参阅图1，本专利技术一实施例提出一种汽车参数化纹理生成方法，包括如下步骤：
[0040]步骤S100、获取一个随机噪声，将所述随机噪声输入预先训练好的Gan模型进行处理，生成对应的随机纹理单元图；
[0041]具体而言，Gan模型主要有DCGAN、bigGAN、proGAN、SAGAN等等模型，而在本实施例中优选但不限于采用StyleGan模型，StyleGan模型结构如图2所示，StyleGan模型是无监督式自动学习对图像高层属性解耦分离的新架构，在同一批数据集下StyleGan模型有出色的表现；
[0042]在应用本实施例的方法之前，需要先训练一个StyleGan模型，例如使用2000张纹理单元图作为训练样本集，这种纹理单元图可以为单一的点、单一的线段、点和线段结合或线段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车参数化纹理生成方法，其特征在于，包括如下步骤：获取一个随机噪声，将所述随机噪声输入预先训练好的Gan模型进行处理，生成对应的随机纹理单元图；获取灰阶图像，将所述灰阶图像划分为多个方块区域，并在每一方块区域中放置一个所述随机纹理单元图；根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸；调整所述多个方块区域中的随机纹理单元图的分布规律得到汽车纹理图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Gan模型基于纹理单元图样本集训练得到，所述纹理单元图样本集包括单一的点、单一的线段、点和线段结合或线段和线段结合的几何单元图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Gan模型为StyleGan生成器。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸，包括：若某一方块区域中的像素亮度均值越大，则该方块区域中的随机纹理单元图的尺寸越大。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每一方块区域中的像素亮度均值调整每一方块区域中的随机纹理单元图的尺寸，包括：根据每一方块区域中的像素亮度均值以及Gan模型生成的所述随机纹理单元图的初始宽度值计算调整后的随机纹理单元图的目标宽度值；根据每一方块区域中的像素亮度均值以及Gan模型生成的所述随机纹理单元图的初始长度值计算调整后的随机纹理单元图的目标长度值。6.一种汽车参数化纹理生成系统，其特征在于，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫春香，董方诚，覃小艺，王玉龙，李景俊，谢鹏鹤，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：