[发明专利]动态物体的烘焙方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号: | 202010268821.9 | 申请日: | 2020-04-08 |
| 公开(公告)号: | CN111445567B | 公开(公告)日: | 2023-04-14 |
| 发明(设计)人: | 王世安;查雁南 | 申请(专利权)人: | 广州工程技术职业学院 |
| 主分类号: | G06T15/60 | 分类号: | G06T15/60;G06T17/00 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 郭帅 |
| 地址: | 510000 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 动态 物体 烘焙 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种动态物体的烘焙方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取待烘焙的目标动态物体模型和场景信息;所述待烘焙的目标动态物体模型是指需要进行烘焙处理的动态物体;
对所述目标动态物体模型进行模块划分,得到多个目标模块模型;所述对目标动态物体模型进行模块划分是将一个复杂的目标动态物体模型从动态场景中提取出来并将其划分成多个模块,一个模块对应生成一个目标模块模型;
将每个所述目标模块模型与烘焙数据集中的标准模块模型进行比对,找出每个所述目标模块模型对应的标准模块模型;
基于所述标准模块模型和所述场景信息,从所述烘焙数据集中确定每个与所述标准模块模型和所述场景信息对应的标准贴图;
采用每个所述标准贴图对各所述目标模块模型进行烘焙,并将烘焙后的各所述目标模块模型进行组合,得到烘焙目标动态物体模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取历史的动态物体模型;
对所述历史的动态物体模型进行模块划分,得到多个标准模块模型;
基于所述场景信息对各所述标准模块模型进行烘焙,得到各标准贴图;
根据各所述标准模块模型和各所述标准贴图建立所述烘焙数据集。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述场景信息对各所述标准模块模型进行烘焙,得到各标准贴图的步骤中,包括:
对每个所述标准模块模型添加阴影平面,得到各阴影添加后的标准模块模型;
对每一个所述阴影添加后的标准模块模型依次进行无光属性设置以及渲染烘焙,得到各所述标准贴图。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对每个所述标准模块模型添加阴影平面的步骤中,包括:
选取尺寸大于所述标准模块模型的所述阴影平面放置于所述标准模块模型的底部。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述无光属性设置包括不光滑物体设置、Alpha贡献设置、直接光阴影设置和Alpha影响设置。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述标准贴图为TGA格式或PNG格式贴图。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述目标动态物体模型进行模块划分,得到多个目标模块模型的步骤中,包括:
将所述目标动态物体模型划分成四面体、六面体或柱体模块,得到多个所述目标模块模型。
8.一种动态物体的烘焙装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于获取待烘焙的目标动态物体模型和场景信息;所述待烘焙的目标动态物体模型是指需要进行烘焙处理的动态物体;
目标模块模型获得模块,用于对所述目标动态物体模型进行模块划分,得到多个目标模块模型;所述对目标动态物体模型进行模块划分是将一个复杂的目标动态物体模型从动态场景中提取出来并将其划分成多个模块,一个模块对应生成一个目标模块模型;
标准模块模型获得模块,用于将每个所述目标模块模型与烘焙数据集中的标准模块模型进行比对,找出每个所述目标模块模型对应的标准模块模型;
标准贴图确定模块,用于基于所述标准模块模型和所述场景信息,从所述烘焙数据集中确定每个与所述标准模块模型和所述场景信息对应的标准贴图;
烘焙动态物体模型获得模块,用于采用每个所述标准贴图对各所述目标模块模型进行烘焙,并将烘焙后的各所述目标模块模型进行组合,得到烘焙目标动态物体模型。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
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