一种时域稳定的毛发点云神经渲染方法

    公开(公告)号:CN114549721A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210176583.8

    申请日:2022-02-25

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种时域稳定的毛发点云神经渲染方法,本发明针对现有基于点云的神经渲染网络无法渲染具有时域稳定性的高质量毛发这一问题,提出了深度剥离和时域稳定性增强网络,通过对输入点云模型的分层投影,获取不同分层的特征信息,将结果进行融合以适应毛发半透明特性;将训练好的结果输入到时域稳定性增强网络中,利用相邻帧间点云的重投影得到当前帧和前几帧的依赖关系,生成当前帧的最终结果,保证了训练结果的时域稳定性。本发明通过局部光照的信息推断出全局光照的结果,可以同时保证渲染质量和渲染速度。克服了传统方法使用光线追踪等全局光照算法渲染毛发十分耗时的不足。