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基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法
被引量：
2
1
作者
叶可扬
潘曲利
任重
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期676-684,共9页
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的问题,提出基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法.该方法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...
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的问题,提出基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法.该方法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,该模块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,从而保证了训练结果的时域稳定性.使用光线追踪生成的高质量毛发数据集进行实验,结果表明,与现有方法相比,该方法可以获得更好的时域稳定性和渲染结果.
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关键词
神经渲染
毛发点云
深度剥离
时域稳定性
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职称材料
题名
基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法
被引量：
2
1
作者
叶可扬
潘曲利
任重
机构
浙江大学CAD&CG国家重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期676-684,共9页
文摘
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的问题,提出基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法.该方法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,该模块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,从而保证了训练结果的时域稳定性.使用光线追踪生成的高质量毛发数据集进行实验,结果表明,与现有方法相比,该方法可以获得更好的时域稳定性和渲染结果.
关键词
神经渲染
毛发点云
深度剥离
时域稳定性
Keywords
neural rendering
hair point cloud
depth peeling
temporary stability
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于毛发点云深度剥离的神经渲染与时域稳定性改进方法
叶可扬
潘曲利
任重
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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