本申請涉及計算機圖形，具體而言，涉及一種模型生成方法、裝置、存儲介質、電子裝置及計算機程序產品。

背景技術：

1、在計算機圖形技術領域中，經常需要生成形狀不一但總體表現類似的三維模型資源。對此，美術人員通常需要通過對高精度模型的雕刻來制作一種形狀的三維模型，這種依賴人工制作三維模型的方案雖然具備很高的美術把控度，但是制作流程繁瑣，人力成本極高，并且虛擬場景中的大量三維模型的整體效果依賴美術人員的制作水平，在迭代過程中美術人員的更換也會對整體效果產生較大影響。

2、由上可知，相關技術中提供的三維模型生成方案其缺陷在于：人力成本高；制作耗時多、效率低；對人工的強依賴導致模型制作缺乏靈活性、多樣性和可擴展性。

3、針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

4、需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本申請的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

技術實現思路

1、本申請至少部分實施例提供了一種模型生成方法、裝置、存儲介質、電子裝置及計算機程序產品，以至少解決相關技術中生成模型的方案其人力成本高、效率低且靈活度差的技術問題。

2、根據本申請其中一實施例，提供了一種模型生成方法，包括：基于基礎三維模型進行體素轉化，得到初始體素模型；對目標隨機數據與初始體素模型進行疊加處理，得到第一模型數據，其中，目標隨機數據用于表征待疊加至基礎三維模型的隨機形狀信息和隨機紋理信息；對第一模型數據進行減面拓撲處理，生成第二模型數據，其中，第二模型數據對應的網格面數少于第一模型數據對應的網格面數；利用第二模型數據對目標模型進行渲染輸出。

3、根據本申請其中一實施例，還提供了一種模型生成裝置，包括：轉化模塊，用于基于基礎三維模型進行體素轉化，得到初始體素模型；第一處理模塊，用于對目標隨機數據與初始體素模型進行疊加處理，得到第一模型數據，其中，目標隨機數據用于表征待疊加至基礎三維模型的隨機形狀信息和隨機紋理信息；第二處理模塊，用于對第一模型數據進行減面拓撲處理，生成第二模型數據，其中，第二模型數據對應的網格面數少于第一模型數據對應的網格面數；渲染模塊，用于利用第二模型數據對目標模型進行渲染輸出。

4、根據本申請其中一實施例，還提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，其中，計算機程序被設置為運行時執(zhí)行上述任意一項中的模型生成方法。

5、根據本申請其中一實施例，還提供了一種電子裝置，包括：包括存儲器和處理器，存儲器中存儲有計算機程序，處理器被設置為運行計算機程序以執(zhí)行上述任意一項中的模型生成方法。

6、根據本申請其中一實施例，還提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現上述任意一項中的模型生成方法。

7、在本申請至少部分實施例中，基于基礎三維模型進行體素轉化，得到初始體素模型；對目標隨機數據與初始體素模型進行疊加處理，得到第一模型數據，其中，目標隨機數據用于表征待疊加至基礎三維模型的隨機形狀信息和隨機紋理信息；對第一模型數據進行減面拓撲處理，生成第二模型數據，其中，第二模型數據對應的網格面數少于第一模型數據對應的網格面數；利用第二模型數據對目標模型進行渲染輸出。本申請通過將基礎三維模型轉化為體素模型便于后續(xù)在體素層面上對模型數據進行高模處理，并且，本申請引入目標隨機數據來確定為基礎三維模型添加的隨機形狀和隨機紋理，能夠在目標模型制作過程自動化的同時提升三維模型的多樣性，進一步地，結合減面拓撲處理和渲染，本申請達到了通過自動化流程實現豐富多樣的目標模型生成的目的，從而實現了降低模型制作成本、提高制作效果且提升模型制作方案靈活度的技術效果，進而解決了相關技術中生成模型的方案其人力成本高、效率低且靈活度差的技術問題。

技術特征：

1.一種模型生成方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，所述目標隨機數據包括隨機挖空數據和多張噪聲貼圖；對所述目標隨機數據與所述初始體素模型進行疊加處理，得到所述第一模型數據包括：

3.根據權利要求2所述的模型生成方法，其特征在于，所述目標隨機位置包括第一隨機位置和第二隨機位置；在所述初始體素模型表面進行隨機撒點，確定所述目標隨機位置包括：

4.根據權利要求3所述的模型生成方法，其特征在于，所述隨機挖空數據包括第一尺寸的挖空體對應的第一形狀數據以及第二尺寸的挖空體對應的第二形狀數據，所述第一尺寸大于第二尺寸；基于所述目標隨機位置，對所述初始體素模型與所述隨機挖空數據進行疊加操作，得到所述第三模型數據包括：

5.根據權利要求2所述的模型生成方法，其特征在于，為所述第三模型數據疊加所述多張噪聲貼圖，得到所述第一模型數據包括：

6.根據權利要求5所述的模型生成方法，其特征在于，所述多張噪聲貼圖包括：第一噪聲貼圖和第二噪聲貼圖；對所述多張噪聲貼圖進行加權求和運算，得到所述加權結果包括：

7.根據權利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，所述第二模型數據包括：低模網格數據、紋理貼圖、法線貼圖和光照遮蔽貼圖；對所述第一模型數據進行減面拓撲處理，生成所述第二模型數據包括：

8.根據權利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，所述模型生成方法還包括：

9.根據權利要求8所述的模型生成方法，其特征在于，對所述第二模型數據進行導出命名操作，生成所述目標資產文件包括：

10.一種模型生成裝置，其特征在于，包括：

11.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為被處理器運行時執(zhí)行權利要求1至9任意一項中所述的模型生成方法。

12.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執(zhí)行權利要求1至9任意一項中所述的模型生成方法。

13.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執(zhí)行時實現權利要求1至9任意一項中所述的模型生成方法。

技術總結
本申請公開了一種模型生成方法、裝置、存儲介質、電子裝置及計算機程序產品，涉及計算機圖形技術領域。該方法包括：基于基礎三維模型進行體素轉化，得到初始體素模型；對目標隨機數據與初始體素模型進行疊加處理，得到第一模型數據，其中，目標隨機數據用于表征待疊加至基礎三維模型的隨機形狀信息和隨機紋理信息；對第一模型數據進行減面拓撲處理，生成第二模型數據，其中，第二模型數據對應的網格面數少于第一模型數據對應的網格面數；利用第二模型數據對目標模型進行渲染輸出。本申請解決了相關技術中生成模型的方案其人力成本高、效率低且靈活度差的技術問題。

技術研發(fā)人員：伍嘉榮
受保護的技術使用者：網易(杭州)網絡有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6