【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像渲染领域，尤其是涉及一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法。
技术介绍
1、近年来，神经辐射场(nerf)作为新视图合成任务的一种具有创新性的解决方案，可以实现照片级的场景细节渲染，越来越多的研究人员正努力将其引入移动设备上的渲染，以服务于增强现实(ar)或虚拟现实(vr)。然而，nerf的体积分算法计算复杂度高，与移动端的图形硬件的算力不匹配，很难实现其在移动端的渲染。
2、移动设备最适配的场景表示方法是多边形网格，其渲染已经得到几乎所有移动设备的良好支持，使得基于多边形网格的烘焙方法成为主流。基于多边形网格的方法用神经网络模拟传统的光栅化管线来预测渲染颜色，并优化网格属性和网络参数以接近真实颜色。这类方案的烘焙输出通常由多边形网格、相应的特征贴图和一个轻量级神经着色器组成。在渲染过程中，着色器将特征贴图中的特征解码为与视角相关的颜色，以实现实时渲染。虽然基于多边形网格nerf烘焙在渲染速度方面是有效的，但大多数现有方案的训练成本仍然高达几小时。这背后的主要原因是他们只关注光度监督，而忽略了预先训练...
【技术保护点】
1.一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，所述密度网络和颜色网络均为编码器解码器结构。
3.根据权利要求1所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，所述颜色网络包括漫反射颜色分量和镜面反射颜色分量，所述颜色网络通过输入的三维采样点的位置输出漫反射分量，再将漫反射颜色分量和相机位姿方向串联通过网络来预测该三维采样点的镜面反射颜色分量。
4.根据权利要求1所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加...
【技术特征摘要】
1.一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，所述密度网络和颜色网络均为编码器解码器结构。
3.根据权利要求1所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，所述颜色网络包括漫反射颜色分量和镜面反射颜色分量，所述颜色网络通过输入的三维采样点的位置输出漫反射分量，再将漫反射颜色分量和相机位姿方向串联通过网络来预测该三维采样点的镜面反射颜色分量。
4.根据权利要求1所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，所述第一阶段训练的损失函数包括第一光度损失函数和密度正则项。
5.根据权利要求4所述的一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，其特征在于，所述密度正则项为热身训练后获得的不同分辨率下的网格密度和第一训练中密度网络预测的三维采样...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。