在数字图形环境中生成外观响应材料贴图集合的神经网络制造技术

本公开实施例涉及在数字图形环境中生成外观响应材料贴图集合的神经网络。外观响应材料贴图生成系统基于源材料数据中描述的材料的外观来生成材料贴图集合。包括在外观响应材料贴图生成系统中的神经网络被训练为标识特定源材料数据的特征，诸如对利用源材料数据中描述的材料所绘制的图形对象的高度逼真外观有贡献的特征。在一些情况下，经训练的神经网络接收包括至少一个源材料贴图的源材料数据。基于为特定源材料数据标识的特征，外观响应材料贴图生成系统为特定源材料数据创建相应的外观响应材料贴图集合。在一些情况下，外观响应绘制贴图集合被布置为材料贴图的不一致金字塔。字塔。字塔。

【技术实现步骤摘要】
在数字图形环境中生成外观响应材料贴图集合的神经网络


[0001]本公开总体涉及机器学习领域，并且更具体地涉及用于生成材料数据的神经网络。

技术介绍

[0002]数字图形环境可以包括具有各种表面或外观的多个图形对象。例如，诸如计算机实现的游戏的交互式虚拟环境可以包括在图形环境中查看或交互的图形对象，诸如由用户或附加计算系统进行的虚拟交互。示例图形对象可以具有特定外观和纹理的各种材料，例如木材、金属、毛皮、草、皮革或具有各种表面的其他材料。在一些情况下，例如对于交互式计算机实现的游戏环境，期望图形对象具有高逼真度，诸如响应于计算机实现的游戏环境中的改变(诸如，周围虚拟照明的改变)的逼真外观。在一些情况下，当用户调整游戏中的视点或利用计算机实现的环境执行其他活动时，期望图形对象高度响应用户活动，诸如具有逼真纹理外观的快速绘制。
[0003]用于生成高度逼真图形对象的现有技术包括使用预计算的材料贴图(“map”)，例如多级渐远纹理(“mipmap”)或其他类型的缩小材料贴图，以基于计算机实现的数字图形环境内的图形对象与视点之间的距离来绘制图形对象的纹理或其他外观。然而，当代生成材料贴图的技术包括在大小或细节上的朴素缩减，例如以顺序降低的分辨率计算的材料贴图集合。经由当代技术生成的多个预计算材料贴图集合可以包括不保留针对材料贴图的源材料数据的可视化特征的材料数据。

技术实现思路

[0004]根据某些实施例，外观响应材料贴图生成系统基于源材料数据中描述的材料的外观来生成材料贴图集合。包括在外观响应材料贴图生成系统中的神经网络被训练以标识特定源材料数据的特征，诸如对利用源材料数据中描述的材料所绘制的图形对象的高度逼真外观有贡献的特征。在一些情况下，经训练的神经网络接收包括至少一个源材料贴图的源材料数据作为输入。基于为特定源材料数据标识的特征，外观响应材料贴图生成系统创建针对特定源材料数据的相应的外观响应材料贴图集合。在一些情况下，外观响应绘制贴图集合被布置为材料贴图的不一致金字塔(“pyramid”)。
[0005]提及这些说明性实施例不是为了限制或限定本公开，而是为了提供示例以帮助理解本公开。在具体实施方式中讨论了附加实施例，并且其中提供了进一步的描述。
附图说明
[0006]当参考附图阅读以下具体实施方式时，会更好地理解本公开的特征、实施例和优点，其中：
[0007]图1是根据某些实施例，描述其中绘制三维图形对象的计算环境的示例的图示；
[0008]图2是根据某些实施例，描述包括外观响应材料贴图生成系统的计算环境的示例
的图示；
[0009]图3是根据某些实施例，描述用于生成外观响应材料贴图集合的过程的示例的流程图；
[0010]图4是根据某些实施例，描述训练计算系统的示例的图示，其中材料贴图生成神经网络被训练以生成一个或多个外观响应材料贴图集合；以及
[0011]图5是根据某些实施例，描述被配置为生成外观响应材料贴图集合的计算系统的示例的图示。
具体实施方式
[0012]如上所述，用于生成材料贴图的现有技术包括材料贴图集合的朴素预计算，例如以特定分辨率集合预计算的材料贴图集合。在一些情况下，材料贴图的朴素预计算基于特定的分辨率集合在特定表面区域提供外观保留。当代预计算的材料贴图集合的示例是多级渐远纹理金字塔。在当代的多级渐远纹理金字塔中，表示图形对象的表面外观的材料贴图在大小和细节上以特定的分辨率降低序列降低，例如第一多级渐远纹理以全分辨率、第二多级渐远纹理以半分辨率、第三多级渐远纹理以四分之一分辨率以及附加多级渐远纹理以附加顺序分辨率降低。生成材料贴图集合的当代技术可以执行预定的分辨率降低序列，例如降低50％、降低80％等。此外，生成材料贴图集合的当代技术可以执行预定数量的分辨率降低以生成特定数量的材料贴图，例如具有13层的多级渐远纹理金字塔(例如，根据预定的分辨率降低序列生成的13张贴图)。在一些情况下，生成材料贴图集合的当代技术以预定的分辨率降低序列保留表面外观，而不考虑所保留的外观是否对利用预计算的材料贴图所绘制的图形对象的高度逼真外观有贡献。
[0013]然而，用于生成材料贴图的现有技术不会提供响应于所表示的纹理的外观的材料贴图。用于生成材料贴图的现有技术也不会向材料贴图集合提供响应于所表示的纹理的外观的一定数量的贴图(例如，金字塔层)。本文描述的某些实施例提供了基于源材料数据中描述的纹理的外观来生成材料贴图集合的外观响应材料贴图生成系统。包括在外观响应材料贴图生成系统中的神经网络被训练为标识特定源材料数据的特征，诸如对利用来自源材料数据的纹理所绘制的图形对象的高度逼真外观有贡献的特征。在一些情况下，经训练的神经网络标识包括在源材料数据中的、各种源材料贴图之间不同的特征。基于针对每个特定源材料贴图标识的特征，外观响应材料贴图生成系统创建针对该特定源材料贴图的相应的外观响应材料贴图集合。在各种源材料贴图中，相应的外观响应材料贴图集合可以具有从源贴图提取的不同材料数据、不同的贴图大小、不同数量的贴图或响应于源材料贴图的相应外观的其他变型。在一些情况下，与在预计算表面区域提供朴素外观保留的当代材料贴图相比，由外观响应材料贴图生成系统生成的多个外观响应材料贴图集合提供了绘制对象的改进外观。此外，由外观响应材料贴图生成系统生成的外观响应材料贴图集合在利用与当代预计算的材料贴图集合所使用的资源类似的计算资源的同时，提供绘制对象的改进外观。例如，与使用当代材料贴图集合绘制对象相比，实现图形环境的计算设备可以使用外观响应材料贴图集合来绘制具有改进的可视化外观的图形对象。此外，外观响应材料贴图集合可以利用与当代材料贴图集合相比类似或减少的计算资源，例如用于存储、处理能力，或者被配置为利用材料贴图集合来绘制图形对象的专用计算组件(例如，图形处理单元，
“
GPU”)的计算资源。在一些情况下，外观响应材料贴图集合使示例计算设备能够在利用类似或减少的计算资源的同时，提供具有改进外观的绘制图形对象。
[0014]提供以下示例以介绍本公开的某些实施例。外观响应材料贴图生成系统接收源材料贴图组。源材料贴图可以包括粗糙度、金属色泽、反照率、法线、位移的材料数据，或描述图形环境中纹理外观的其他类型的数据。外观响应材料贴图生成系统向经训练的材料贴图生成神经网络提供源材料贴图给。经训练的材料贴图生成神经网络被配置为在源材料贴图中标识对利用源材料所绘制的图形对象的逼真可视化外观有贡献的特征。通过基于所标识的特征来修改来自源材料贴图的输入材料数据，经训练的材料贴图生成神经网络生成输出材料数据。例如，输出材料数据可以是作为来自输入材料数据的附加数据元素的组合的数据元素(例如，像素、纹素、矢量值)。此外，该组合可以由所标识的特征来描述，诸如描述输入材料数据中的数据元素之间的关系的特征。
[0015]继续该示例，外观响应材料贴图生成系统使用从经训练的材料贴图生成神经网络接收的输出材料数据来生成外观响应材料贴图集合。外观响应材料贴图集合包括具有各本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于生成外观响应材料贴图的系统，所述系统包括：外观响应材料贴图生成子系统，被配置为：访问源材料数据，所述源材料数据包括描述与三维3D图形对象相关联的一个或多个表面外观值的材料数据；经由经训练的材料贴图生成神经网络来标识来自所述源材料数据的特征组合，其中所述经训练的材料贴图生成神经网络被训练为基于细节等级来选择所述特征组合；生成外观响应材料贴图，所述外观响应材料贴图包括来自所述源材料数据的材料数据组合，所述材料数据组合与所标识的所述特征组合相关联；以及向绘制子系统提供所述外观响应材料贴图；以及所述绘制子系统，被配置用于：基于视点距离来选择所述外观响应材料贴图，以及绘制所述3D图形对象，所述3D图形对象具有基于所述外观响应材料贴图的可视化外观。2.根据权利要求1所述的系统，所述外观响应材料贴图生成子系统还被配置用于：从所述绘制子系统接收所述3D图形对象；基于所述3D图形对象与基准真相图形对象的比较来计算差异值；以及向所述材料贴图生成神经网络提供所述差异值，其中所述材料贴图生成神经网络基于所述差异值来修改一个或多个参数。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述绘制子系统被配置为，响应于标识所述视点距离与所述外观响应材料贴图的关联来选择所述外观响应材料贴图。4.根据权利要求1所述的系统，其中所述源材料数据包括以下一项或多项：反照率材料贴图、金属色泽材料贴图、粗糙度材料贴图、法线材料贴图或者位移材料贴图。5.根据权利要求1所述的系统，所述外观响应材料贴图生成子系统还被配置用于：标识被包括在所述源材料数据中的源材料贴图；以及向所述经训练的材料贴图生成神经网络提供所述源材料贴图作为输入材料数据。6.根据权利要求5所述的系统，其中所述经训练的材料贴图生成神经网络还被配置用于：生成输出材料数据，所述输出材料数据包括所述输入材料数据组合，其中所述输入材料数据组合基于所述特征组合而被标识。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述输出材料数据被布置为材料贴图的不一致金字塔，其中：所述外观响应材料贴图被布置为所述材料贴图的不一致金字塔的特定层，以及所述视点距离与所述特定层相关联。8.一种体现用于生成外观响应材料贴图的程序代码的非瞬态计算机可读介质，所述程序代码包括指令，所述指令当由处理器执行时，使所述处理器执行：访问源材料数据，所述源材料数据包括描述与三维3D图形对象相关联的一个或多个表面外观值的材料数据；经由经训练的材料贴图生成神经网络来标识来自所述源材料数据的特征组合，其中所述经训练的材料贴图生成神经网络被训练为基于细节等级选择所述特征组合；
生成外观响应材料贴图，所述外观响应材料贴图包括来自所述源材料数据的材料数据组合，所述材料数据组合与所标识的所述特征组合相关联；以及向绘制引擎提供所述外观响应材料贴图，所述绘制引擎被配置为绘制所述3D图形对象，所述3D图形对象具有基于所述外观响应材料贴图和视点距离的可视化外观。9.根据权利要求8所述的非瞬态计算机可读介质，所述程序代码还包括指令，所述指令使所述处理器执行：从所述绘制引擎接收所述3D图形对象；基于所述3D图形对象与基准真相图形对象的比较来计算差异值；以及向所述材料贴图生成神经...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：奥多比公司，
类型：发明
国别省市：