[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

说明书

本申请公开了一种动态物体的烘焙方法、装置、计算机设备和存储介质，其方法包括获取待烘焙的目标动态物体模型和场景信息；对目标动态物体模型进行模块划分，得到多个目标模块模型；将每个目标模块模型与烘焙数据集中的标准模块模型进行比对，找出每个目标模块模型对应的标准模块模型；基于标准模块模型和场景信息，从烘焙数据集中确定每个与标准模块模型和场景信息对应的标准贴图；采用每个标准贴图对各目标模块模型进行烘焙，并将烘焙后的各目标模块模型进行组合，得到烘焙目标动态物体模型。该方法对动态物体的阴影进行静态烘焙，将烘焙后可以作为资源存储下来以便后续动态调用，大幅提高了效率，避免了实时烘焙占用资源大和系统卡顿。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种动态物体的烘焙方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着图形学技术的发展以及计算机性能的提升，三维(3Dimensions，3D)模型烘焙以及渲染等被广泛应用于电影、游戏、工程设计等行业。然而随着虚拟的场景中画面的精细度和复杂度不断提高，3D模型在渲染时所需要耗费的计算量也迅速上升。特别是对大规模的集群3D模型和动态物体的烘焙。目前对于动态物体的烘焙主要是采用软件实时光照技术来实现阴影的动态跟随，即进行实时烘焙，但该方法因计算量过大、运行效率低，会引起系统的负荷太大从而导致系统运行非常缓慢，甚至无法运行。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种动态物体的烘焙方法、装置、计算机设备和存储介质，以克服现有技术中针对动态物体的实时烘焙方法计算量大、效率低容易造成系统运行缓慢的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明实施例提供了一种动态物体的烘焙方法，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；

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；

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。

进一步地，

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。

进一步地，

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。

进一步地，

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。

进一步地，

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。