本發(fā)明涉及布料模擬生成,具體是基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法。
背景技術(shù):
1、在現(xiàn)代游戲和電影制作中,布料和變形體的逼真模擬是至關(guān)重要的;然而,傳統(tǒng)的物理模擬方法在計(jì)算上非常昂貴,尤其是在處理高分辨率和大量對(duì)象時(shí),這些模擬不僅需要處理復(fù)雜的物理交互,還需要考慮對(duì)象是否從相機(jī)可見,從而進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算資源;此外,像皮膚這樣的變形體,其形變通常由骨骼驅(qū)動(dòng),進(jìn)一步增加了模擬的復(fù)雜性。
2、深度學(xué)習(xí),特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn),因其強(qiáng)大的特征提取和學(xué)習(xí)能力,在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大潛力;然而,將cnn直接應(yīng)用于布料和可變形體的模擬面臨諸多挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fcn)可以處理高維輸入數(shù)據(jù),但其要求的權(quán)重?cái)?shù)量隨著輸入和輸出的規(guī)模增加而迅速增加,限制了其在大規(guī)模模擬中的可擴(kuò)展性;而基于規(guī)則網(wǎng)格的cnn用于規(guī)則的網(wǎng)格和圖像數(shù)據(jù),而布料和可變形體通常表示為流形三角形網(wǎng)格,標(biāo)準(zhǔn)cnn無(wú)法直接應(yīng)用于這些非規(guī)則網(wǎng)格,必須進(jìn)行參數(shù)化,這可能引入失真并增加復(fù)雜性;圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)雖然提供了處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的可能,但它們通常是為通用圖設(shè)計(jì),未充分優(yōu)化以處理三角形網(wǎng)格的特定性質(zhì)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
3、基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,包括以下步驟:
4、s1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:收集大量布料的數(shù)據(jù);
5、s2、數(shù)據(jù)處理:
6、s201、統(tǒng)一網(wǎng)格的尺度和位置,以確保不同數(shù)據(jù)樣本的兼容性;
7、s202、從網(wǎng)格中提取幾何特征,并將其轉(zhuǎn)換為適合輸入到卷積網(wǎng)絡(luò)的格式;
8、s203、生成目標(biāo)布料狀態(tài)的標(biāo)簽數(shù)據(jù),這些標(biāo)簽數(shù)據(jù)用于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的損失計(jì)算;
9、s3、卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建:
10、s301、設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);
11、s302、編寫自定義卷積操作函數(shù),處理三角形網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的卷積運(yùn)算;
12、s303、實(shí)現(xiàn)適用于三角形網(wǎng)格的平均池化和最大池化算子;
13、s304、實(shí)現(xiàn)適用于三角形網(wǎng)格的反池化算子,用于上采樣過(guò)程;
14、s305、將卷積、池化和非池化算子組合成編碼器-解碼器結(jié)構(gòu),在編碼和解碼階段應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)對(duì)布料網(wǎng)格特征的提取和重建;
15、s306、在編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)中引入注意力機(jī)制,使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地關(guān)注當(dāng)前模擬的流行和形變狀態(tài);
16、s4、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練:
17、s401、將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集;
18、s402、為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)定義適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù);
19、s403、使用反向傳播算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),優(yōu)化損失函數(shù);
20、s5、模型評(píng)估:
21、s501、使用驗(yàn)證集評(píng)估模型的模擬精度和速度并且計(jì)算各類指標(biāo);
22、s502、使用3d圖形工具可視化模擬結(jié)果,與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比;可視化網(wǎng)格的變形過(guò)程,檢查細(xì)節(jié)部分的恢復(fù)情況;
23、s503、在未見過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上測(cè)試模型,評(píng)估泛化性能;
24、s6、模型優(yōu)化:
25、s601、使用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加速三角形網(wǎng)格相關(guān)操作;
26、s602、定期更新模型,適應(yīng)不斷變化的應(yīng)用需求;
27、s603、監(jiān)控部署后模型的實(shí)際性能,收集反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)調(diào)優(yōu);
28、s604、根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)。
29、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s1中的數(shù)據(jù)包括:
30、定點(diǎn)坐標(biāo)和邊界信息在內(nèi)的三角形網(wǎng)格數(shù)據(jù);
31、不同材質(zhì)、形狀和動(dòng)作的布料樣本,以及相應(yīng)的骨骼、肌肉變形數(shù)據(jù)。
32、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s202中的幾何特征包括定點(diǎn)坐標(biāo)和邊界信息;所述s203中標(biāo)簽數(shù)據(jù)包括布料的變形程度和力學(xué)狀態(tài)。
33、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s301中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、多個(gè)meshcnn卷積層、中間降采樣池化層、上采樣非池化層和輸出層;所述s305的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)中,編碼器用于提取布料的高層次特征,解碼器利用注意力機(jī)制將這些特征結(jié)合起來(lái),從而生成精細(xì)的布料模擬信息。
34、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s401中的訓(xùn)練集用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù),驗(yàn)證集用于調(diào)優(yōu)超參數(shù),如學(xué)習(xí)率、批量大小等,避免過(guò)擬合,測(cè)試集用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的性能,確保網(wǎng)絡(luò)能夠在未見過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。
35、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s402中的損失函數(shù)包括重建誤差和物理約束損失。
36、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s403中的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程包括:
37、將輸入數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò),生成輸出;
38、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出與實(shí)際標(biāo)簽之間的損失;
39、根據(jù)損失計(jì)算梯度,并更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù);
40、根據(jù)驗(yàn)證集的性能調(diào)整超參數(shù),以獲得最佳訓(xùn)練效果。
41、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s501中的指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)和均方根誤差。
42、作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案:所述s601中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為kd樹。
43、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果是:
44、1、設(shè)計(jì)專門針對(duì)流形三角形網(wǎng)格的卷積算子,使其能夠高效地處理不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)格,而無(wú)需重新訓(xùn)練,并且處理高分辨率和復(fù)雜形狀時(shí)具有更好的可擴(kuò)展性,直接在三角形網(wǎng)格上操作,避免了傳統(tǒng)方法中常見的參數(shù)化過(guò)程,從而減少了由于參數(shù)化不當(dāng)引起的失真問(wèn)題。
45、2、引入注意力機(jī)制的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu),使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉和理解布料及變形體的流行(拓?fù)浣Y(jié)構(gòu))和形變狀態(tài),這種增強(qiáng)的特征表示有助于生成更逼真、更細(xì)致的模擬效果。
46、3、本發(fā)明不僅適用于布料上采樣,還可以應(yīng)用于姿勢(shì)到布料的回歸、pca系數(shù)到布料手部皮膚變形與關(guān)節(jié)角度的預(yù)測(cè),為多種模擬需求提供了統(tǒng)一的解決方案。
1.基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,包括以下步驟:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s1中的數(shù)據(jù)包括:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s202中的幾何特征包括定點(diǎn)坐標(biāo)和邊界信息;所述s203中標(biāo)簽數(shù)據(jù)包括布料的變形程度和力學(xué)狀態(tài)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s301中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、多個(gè)meshcnn卷積層、中間降采樣池化層、上采樣非池化層和輸出層;所述s305的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)中,編碼器用于提取布料的高層次特征,解碼器利用注意力機(jī)制將這些特征結(jié)合起來(lái),從而生成精細(xì)的布料模擬信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s401中的訓(xùn)練集用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù),驗(yàn)證集用于調(diào)優(yōu)超參數(shù),如學(xué)習(xí)率、批量大小等,避免過(guò)擬合,測(cè)試集用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的性能,確保網(wǎng)絡(luò)能夠在未見過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s402中的損失函數(shù)包括重建誤差和物理約束損失。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s403中的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程包括:
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s501中的指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)和均方根誤差。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的布料模擬細(xì)節(jié)生成方法,其特征在于,所述s601中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為kd樹。