【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维渲染领域，具体涉及一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法。
技术介绍
1、随着元宇宙相关技术越来越普及，中国传统文化在全球化的过程中必将需要衍生新的传播渠道，水墨画作为中国传统文化中有着独特的语言和技法的一种艺术形式，仅仅用水与墨进行寥寥勾勒，就表现出独特的心韵、气境与意韵。因此，水墨画在国际范围内也受到了广泛的关注和欣赏。水墨渲染作为npr美术风格的一种计算机渲染技术，具有很高的美学价值和审美意义，通过不断提升和推广水墨渲染技术，可以传承和发扬中华民族传统文化。
2、随着gan(generative adversarial network)的出现，在图像风格迁移方面，出现了许多基于gan的优秀模型，其典型代表是pix2pix与cyclegan。但在图像风格迁移领域，要想具有成对的数据集相当困难，而cyclegan因为其无监督的特性，则能很好地解决该问题。但cyclegan也正是由于无监督的特性，因此，它并不明白如何将源域图像转换为具有艺术价值的目标图像，导致在转换的过程中将可能存在丢失重要细节...
【技术保护点】
1.一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，所述FCIGAN模型包括两个生成器：G:X→Y与F:Y→X；其中，X为输入的三维图像域，Y为目标的水墨图像域，其对应的判别器分别是DY与DX。
3.根据权利要求2所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，将ResNet作为生成器G与F的网络模型，同时将PatchGAN作为所有判别器的网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制和深度信...
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，所述fcigan模型包括两个生成器：g:x→y与f:y→x；其中，x为输入的三维图像域，y为目标的水墨图像域，其对应的判别器分别是dy与dx。
3.根据权利要求2所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，将resnet作为生成器g与f的网络模型，同时将patchgan作为所有判别器的网络模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，在fcigan模型的墨色约束中，通过高斯模糊对画面进行模糊处理，抑制高频噪声，以减少图像中的细节信息，从而使网络更加注意全局特征，关注整体色调情况；最终墨色约束的损失如下式所示：
5.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，在fcigan模型的线条约束中，以预训练的u-net作为边缘检测图像的提取器：edge，以提取线条的勾勒，同时使用graphcut算法生成的边缘检测图像作为其训练数据；最终线条约束的损失如下式所示：
6.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制和深度信息的三维写意水墨渲染方法，其特征在于，在fcigan模型的留白约束中，使用dropout丢弃部分神经元以进行一定...
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