本發(fā)明涉及了一種vr內(nèi)容生成方法，涉及人工智能ai和虛擬現(xiàn)實(shí)vr，具體涉及一種基于智能建模模型的vr內(nèi)容生成方法。

背景技術(shù)：

1、虛擬現(xiàn)實(shí)vr技術(shù)自誕生以來(lái)，憑借其沉浸式的體驗(yàn)效果，在娛樂(lè)、教育、醫(yī)療、工業(yè)設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。隨著5g、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)的快速發(fā)展，vr設(shè)備的性能不斷提升，用戶體驗(yàn)也得到了顯著改善。然而，盡管vr技術(shù)在內(nèi)容制作和展示方面取得了顯著進(jìn)展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是在內(nèi)容創(chuàng)作效率、質(zhì)量以及個(gè)性化方面。

2、傳統(tǒng)vr內(nèi)容的制作往往需要大量的人力、物力和時(shí)間投入。從場(chǎng)景建模、角色設(shè)計(jì)到動(dòng)畫(huà)制作，每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行精細(xì)操作。同時(shí)，vr內(nèi)容的制作質(zhì)量受到制作者技術(shù)水平、創(chuàng)意能力以及審美觀念等多重因素的影響。市場(chǎng)上vr內(nèi)容的質(zhì)量參差不齊，有些內(nèi)容雖然視覺(jué)效果驚艷，但缺乏深度和內(nèi)涵；而有些內(nèi)容則過(guò)于簡(jiǎn)單粗糙，無(wú)法提供高質(zhì)量的沉浸式體驗(yàn)。而且由于vr內(nèi)容的制作周期長(zhǎng)、成本高，很難實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的個(gè)性化定制，這在一定程度上限制了vr技術(shù)的廣泛應(yīng)用和深入發(fā)展?，F(xiàn)有技術(shù)存在制作效率低下、內(nèi)容質(zhì)量參差不齊及個(gè)性化不足等問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決背景技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明所提供一種基于智能建模模型的vr內(nèi)容生成方法。本發(fā)明方法利用智能建模模型結(jié)合數(shù)據(jù)分析，對(duì)大量vr內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成高質(zhì)量、多樣化的vr場(chǎng)景和角色，并可在虛擬現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

3、本發(fā)明的基于智能建模模型的vr內(nèi)容生成方法，包括：

4、s1：建立特定的包含中間轉(zhuǎn)換模塊的智能建模模型。

5、s2：將若干當(dāng)前時(shí)刻和前一時(shí)刻的虛擬現(xiàn)實(shí)vr(virtual?reality)場(chǎng)景內(nèi)容數(shù)據(jù)輸入智能建模網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練完成的智能建模模型。

6、s3：獲取待生成的虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景下的若干圖像數(shù)據(jù)并輸入訓(xùn)練完成的智能建模模型中進(jìn)行處理，訓(xùn)練完成的智能建模模型處理后輸出待生成的虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景的環(huán)境建模參數(shù)，進(jìn)行三維建模后獲得虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景的三維模型，最終實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景內(nèi)容生成。

7、進(jìn)行三維建模時(shí)，首先根據(jù)模型生成的數(shù)據(jù)和虛擬環(huán)境表示，在建模軟件界面輸入所需的參數(shù)，這些參數(shù)定義了場(chǎng)景的基本框架和特性。隨后，內(nèi)部的高級(jí)算法根據(jù)這些參數(shù)進(jìn)行計(jì)算與優(yōu)化，逐步構(gòu)建出場(chǎng)景的三維模型。這一過(guò)程中，軟件能夠智能地處理物體間的遮擋關(guān)系、光照的反射與折射效果，以及材質(zhì)的表面質(zhì)感，確保最終模型既符合物理規(guī)律，又具備高度的視覺(jué)真實(shí)感。

8、對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景，如包含大量細(xì)節(jié)和動(dòng)態(tài)元素的vr環(huán)境，建模軟件還支持模塊化設(shè)計(jì)和參數(shù)化調(diào)整?？梢栽诮＿^(guò)程中隨時(shí)調(diào)整參數(shù)，如改變場(chǎng)景的布局、調(diào)整物體的尺寸與位置、更換材質(zhì)紋理以及調(diào)整光照效果等，而無(wú)需從頭開(kāi)始重新構(gòu)建，大大提高了工作效率和靈活性。具有高級(jí)定制功能，如智能色彩匹配、風(fēng)格遷移以及動(dòng)態(tài)元素添加等。通過(guò)這些功能，將個(gè)人風(fēng)格或特定主題融入vr場(chǎng)景中，創(chuàng)造出獨(dú)一無(wú)二的個(gè)性化空間，這種方法不僅簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)建模的繁瑣流程，還使得創(chuàng)建高質(zhì)量、個(gè)性化的vr場(chǎng)景成為可能。

9、所述的步驟s1中，智能建模模型包括依次連接的生成網(wǎng)絡(luò)、中間轉(zhuǎn)換模塊和建模網(wǎng)絡(luò)，智能建模模型的輸入經(jīng)生成網(wǎng)絡(luò)處理后生成二維內(nèi)容，然后輸入至中間轉(zhuǎn)換模塊中將二維內(nèi)容轉(zhuǎn)換為預(yù)處理后的點(diǎn)云內(nèi)容，最終輸入至建模網(wǎng)絡(luò)中處理后輸出環(huán)境建模參數(shù)。

10、當(dāng)前的建模算法基本都是利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)或者是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)獲取場(chǎng)景的信息仿照信息內(nèi)容完成建模的一個(gè)過(guò)程，主要的目的是增加場(chǎng)景的還原度，本發(fā)明提出一種新的建模思路，主要目的并不是回了還原場(chǎng)景，而是根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行創(chuàng)作化，生成有關(guān)聯(lián)性但是又具備個(gè)性化的建模算法。

11、所述的中間轉(zhuǎn)換模塊包括依次連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、殘差網(wǎng)絡(luò)resnet(residualnetworks)、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換操作和預(yù)處理操作，中間轉(zhuǎn)換模塊首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入進(jìn)行特征提取，然后利用殘差網(wǎng)絡(luò)resnet處理后輸出深度圖，然后進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換操作將深度圖中的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為三維空間中的點(diǎn)云坐標(biāo)，從而獲得點(diǎn)云數(shù)據(jù)，最終將點(diǎn)云數(shù)據(jù)依次進(jìn)行去噪、平滑、空洞填充和點(diǎn)云簡(jiǎn)化等操作后完成預(yù)處理操作。

12、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干層依次連接的卷積層，通過(guò)多層卷積層逐步提取圖像的低級(jí)到高級(jí)特征，如邊緣、紋理和形狀等。采用殘差網(wǎng)絡(luò)resnet進(jìn)行像素級(jí)的深度預(yù)測(cè)，利用學(xué)習(xí)到的圖像特征與深度之間的映射關(guān)系，為每個(gè)像素分配一個(gè)深度值，從而構(gòu)建出圖像的深度圖。坐標(biāo)轉(zhuǎn)換操作結(jié)合相機(jī)的內(nèi)參矩陣(焦距、光心等)和可能的外參矩陣(相機(jī)位置、朝向等)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

13、所述的生成網(wǎng)絡(luò)具體為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)gan(generative?adversarial?networks)或變分自編碼器vae(variational?auto-encoder)。

14、生成網(wǎng)絡(luò)首先利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)gan或變分自編碼器vae等生成算法，根據(jù)輸入的條件生成一系列逼真的二維內(nèi)容，這些二維內(nèi)容具有豐富的場(chǎng)景或物體信息。

15、所述的建模網(wǎng)絡(luò)具體為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)ssrnet(soft?stagewise?regressionnetwork)。

16、所述的步驟s2中，虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景內(nèi)容數(shù)據(jù)包括虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景的文本描述、草圖和場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)等。

17、所述的步驟s3中，獲取的待生成的虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景下的圖像數(shù)據(jù)包括虛擬現(xiàn)實(shí)vr場(chǎng)景中的各個(gè)主體在不同角度、光照條件和細(xì)節(jié)層次下的圖像。

18、收集與vr場(chǎng)景相關(guān)的特定主體(如人物、物體等)的圖像，通常需大量高質(zhì)量與vr建模場(chǎng)景相關(guān)的圖像以用于對(duì)模型的微調(diào)訓(xùn)練。微調(diào)完畢之后，使用模型生成訓(xùn)練場(chǎng)景及獲得參數(shù)時(shí)，需準(zhǔn)備一系列圍繞目標(biāo)vr空間拍攝的高質(zhì)量圖片或視頻，這些素材涵蓋了不同角度、光照條件和細(xì)節(jié)層次，以確保模型能夠全面學(xué)習(xí)并理解該場(chǎng)景的獨(dú)特性。

19、在生成訓(xùn)練過(guò)程中，模型不僅分析并學(xué)習(xí)這些輸入數(shù)據(jù)的空間布局、紋理細(xì)節(jié)，還要捕捉到光影變化等動(dòng)態(tài)元素，從而在模型內(nèi)部構(gòu)建出一個(gè)詳盡的、可操控的虛擬環(huán)境參數(shù)表示。這一表示隨后可用于生成全新的vr場(chǎng)景，這些場(chǎng)景既保留了原始素材的重點(diǎn)部分，又能夠根據(jù)創(chuàng)作者的需求進(jìn)行靈活的調(diào)整和優(yōu)化，如改變視角、調(diào)整光照、增加或移除特定元素等。

20、本發(fā)明方法通過(guò)智能建模模型對(duì)大量vr內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，并進(jìn)行三維建模自動(dòng)分析場(chǎng)景布局、角色設(shè)計(jì)、動(dòng)畫(huà)效果等關(guān)鍵要素，生成高質(zhì)量、多樣化的vr場(chǎng)景和角色。同時(shí)，結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和偏好分析，實(shí)現(xiàn)vr內(nèi)容的個(gè)性化推薦和智能調(diào)整，從而提升用戶體驗(yàn)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

21、本發(fā)明的有益效果是：

22、本發(fā)明方法減少了傳統(tǒng)建模方法中需花費(fèi)大量的時(shí)間去構(gòu)思和設(shè)計(jì)的步驟，節(jié)省了人力物力，提高了建模效率。

23、本發(fā)明提出了個(gè)性化建模算法的思路，通過(guò)結(jié)合建模算法的定制化建模參數(shù)，以及加入智能色彩、風(fēng)格偏移等方式，提高了建模的個(gè)性化設(shè)計(jì)能力，豐富了建模內(nèi)容。