【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云渲染，特别涉及一种大场景lod云渲染方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、根据目前用户广泛的渲染来看，家装领域的大场景可能极其占用资源，部分渲染任务内存占用量可达上百gb甚至更高。这些任务往往在一些性能不大好的机器频繁失败甚至永远都渲染不出来，这极大的影响了用户的渲染体验。虽然可以通过不断堆加机器的硬件成本来解决资源问题，不过这也大量地增加了渲染的成本。
2、目前解决大场景的普遍方案是使用lod技术，而现有的lod方案适用面比较狭隘，只能针对建筑模型进行lod处理和适配，无法适用于家装渲染中分类复杂的家具、硬装、软装、建筑等等一系列不同模型。其次，上述的lod方案只针对本地lod，目前未找到相关lod专利能够适用于云渲染当中，云渲染相对于单机渲染要考虑的条件更多。最后，根据四叉树划分场景以及根据建筑模型中心点确定瓦块来确定lod层级是否足够精准有待商榷。选用lod模型的最终目标是保证渲染效果基本不变的情况下使用最简模型，以达到最优的资源使用率，上述方案直接根据空间关系来处理并不精准。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的问题，本专利技术提供一种大场景lod云渲染方法，在渲染时间、渲染效果基本不变的情况下，尽可能使用更加简化的lod模型、材质进行云渲染，以达到更少的渲染机器资源占用率的目的。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种大场景lod云渲染方法，包括以下步骤：
3、将云渲染原始模型和原始贴图分别转换为多细节层
4、分别确定所述多细节层次模型和所述多细节层次贴图使用的预渲染多细节层次等级；
5、根据所述误差值、所述预渲染多细节层次等级对应的所述多细节层次模型和所述多细节层次贴图进行真实渲染得到场景模型。
6、进一步地，所述将云渲染原始模型和原始贴图转换为多细节层次模型和多细节层次贴图的步骤，还包括，
7、通过二次误差度量算法减少原始模型的面数，将原始模型和原始贴图分别转换为不同等级的多细节层次模型和相应等级的多细节层次贴图。
8、进一步地，所述计算所述多细节层次模型的误差值的步骤，还包括，
9、根据二次误差度量算法遍历原始模型上所有的点，找到其通过原始模型上边相邻的点集合，对于遍历到的每个点和其边相邻点集合，遍历集合中的点，并和当前的点进行合并，使得合并后的点到原始两个点的平面间距的平方和最小，该最小值为模型误差值；
10、进一步地，还包括，通过二次误差度量简化算法计算出所述多细节层次模型每个点的误差值信息，选取计算的误差值最大的点的误差信息，作为该等级的多细节层次模型误差值。
11、进一步地，在所述将云渲染原始模型和原始贴图转换为多细节层次模型和多细节层次贴图的步骤之前，还包括进行多细节层次模型预估渲染。
12、进一步地，还包括，
13、渲染整张图片，将每个像素点投影到需要计算多细节层次物体的表面，计算出所述像素点区域投影的边长，即世界坐标系下该像素所占用边长；
14、获取渲染场景中需要计算多细节层次几何体的变换矩阵，计算出所述变换矩阵在x，y，z轴的缩放大小，选取其中最大的数值作为所述多细节层次几何体最大维度变换值；
15、遍历计算的所述多细节层次模型误差值，当前着色物体的多细节层次模型误差值通过所述几何体最大维度值变换为当前模型的世界坐标系下的多细节层次误差值；
16、当模型的世界坐标系下多细节层次误差值小于等于误差系数与世界坐标系下像素边长的乘积时，满足像素级别的误差阈值，选择满足误差阈值的多细节层次模型误差值相应等级的多细节层次等级。
17、进一步地，所述选择满足误差阈值的多细节层次模型误差值相应等级的多细节层次等级的步骤，还包括，当存在多个满足误差阈值的多细节层次模型误差值时，选择简化程度最高的多细节层次等级。
18、更进一步地，还包括，
19、根据预估算法生成的列表下载缓存满足多细节层次误差值小于本次渲染最大误差值的多细节层次模型和多细节层次贴图，将满足条件的所述多细节层次模型和多细节层次贴图替换掉原始渲染场景中对应的原始模型和原始贴图，构建出最终的渲染场景。
20、为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的程序，所述处理器运行所述程序时执行上述的大场景lod云渲染方法的步骤。
21、为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述的大场景lod云渲染方法的步骤。
22、本专利技术的大场景lod云渲染方法，具有以下有益效果：
23、支持了云渲染lod能力，通过lod预估算法准确识别相应等级的lod模型和贴图，云渲染从单次直接渲染出图到分为两次渲染，在时间几乎不变，效果不变的情况下有效降低内存占用率达50％以上。
24、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。
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1.一种大场景lod云渲染方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，所述将云渲染原始模型和原始贴图转换为多细节层次模型和多细节层次贴图的步骤，还包括，
3.根据权利要求1或2所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，所述计算所述多细节层次模型的误差值的步骤，还包括，
4.根据权利要求3所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，还包括，通过二次误差度量简化算法计算出所述多细节层次模型每个点的误差值信息，选取计算的误差值最大的点的误差信息，作为该等级的多细节层次模型误差值。
5.根据权利要求1所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，在所述将云渲染原始模型和原始贴图转换为多细节层次模型和多细节层次贴图的步骤之前，还包括进行多细节层次模型预估渲染。
6.根据权利要求5所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，还包括，
7.根据权利要求6所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，所述选择满足误差阈值的多细节层次模型误差值相应等级的多细节层次等级的步骤，还包括，当存在多个满足误差
8.根据权利要求6所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，还包括，
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的程序，所述处理器运行所述程序时执行权利要求1-8任一项所述的大场景lod云渲染方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1-8任一项所述的大场景lod云渲染方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种大场景lod云渲染方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，所述将云渲染原始模型和原始贴图转换为多细节层次模型和多细节层次贴图的步骤，还包括，
3.根据权利要求1或2所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，所述计算所述多细节层次模型的误差值的步骤，还包括，
4.根据权利要求3所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，还包括，通过二次误差度量简化算法计算出所述多细节层次模型每个点的误差值信息，选取计算的误差值最大的点的误差信息，作为该等级的多细节层次模型误差值。
5.根据权利要求1所述的大场景lod云渲染方法，其特征在于，在所述将云渲染原始模型和原始贴图转换为多细节层次模型和多细节层次贴图的步骤之前，还包括进行多细节层次模型预估渲染。
...【专利技术属性】
技术研发人员：方禹，梁恩宁，朱皓，
申请(专利权)人：杭州群核信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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