[发明专利]网格重建模型的训练方法、网格重建方法及装置

说明书

本申请公开了一种网格重建模型的训练方法、网格重建方法及装置，属于计算机技术领域。方法包括：获取样本原始网格，样本原始网格包括多个样本原始顶点的位置信息；通过神经网络模型对样本原始网格进行球面参数化，得到样本球面网格，样本球面网格包括的任一个样本球面子网格是通过对样本原始网格中一个样本原始子网格进行球面转化得到的；通过神经网络模型基于样本球面网格确定样本重建网格，样本重建网格包括多个样本重建顶点的位置信息；基于各个样本原始顶点的位置信息和各个样本重建顶点的位置信息，对神经网络模型进行训练得到网格重建模型。本申请可以训练得到网格重建模型，通过网格重建模型重建出逼真度较高的网格。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种网格重建模型的训练方法、网格重建方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，三维（Three-Dimensional，3D）建模技术也随之发展，3D建模技术是通过建模软件在虚拟的三维空间中构建出物体的三维模型，该三维模型称为网格。一般情况下，网格包括多个顶点和多个三角面，其中，这些三角面是通过这些顶点拓扑连接形成，一个三角面包括三个顶点。

一般情况下，网格中的顶点均匀分布，使得各个三角面的面积相差较小，导致网格无法体现出物体中凹凸区域的细节。基于此，如何重建出逼真度较高的网格成为一个亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种网格重建模型的训练方法、网格重建方法及装置，可以训练得到网格重建模型，通过网格重建模型重建出逼真度较高的网格，所述技术方案包括如下内容。

第一方面，提供了一种网格重建模型的训练方法，所述方法包括：

获取样本原始网格，所述样本原始网格包括多个样本原始顶点的位置信息；

通过神经网络模型对所述样本原始网格进行球面参数化，得到样本球面网格，所述样本球面网格包括至少一个样本球面子网格，任一个样本球面子网格是通过对所述样本原始网格中一个样本原始子网格进行球面转化得到的；

通过所述神经网络模型基于所述样本球面网格确定样本重建网格，所述样本重建网格包括多个样本重建顶点的位置信息；

基于各个样本原始顶点的位置信息和各个样本重建顶点的位置信息，对所述神经网络模型进行训练，得到网格重建模型，所述网格重建模型用于对目标原始网格进行重建得到目标重建网格。

第二方面，提供了一种网格重建方法，所述方法包括：

获取目标原始网格，所述目标原始网格包括多个目标原始顶点的位置信息；

通过网格重建模型对所述目标原始网格进行球面参数化，得到目标球面网格，所述目标球面网格包括至少一个目标球面子网格，任一个目标球面子网格是通过对所述目标原始网格中一个目标原始子网格进行球面转化得到的，所述网格重建模型是按照第一方面所述的网格重建模型的训练方法训练得到的；

通过所述网格重建模型基于所述目标球面网格确定目标重建网格，所述目标重建网格包括多个目标重建顶点的位置信息。

第三方面，提供了一种网格重建模型的训练装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取样本原始网格，所述样本原始网格包括多个样本原始顶点的位置信息；

参数化模块，用于通过神经网络模型对所述样本原始网格进行球面参数化，得到样本球面网格，所述样本球面网格包括至少一个样本球面子网格，任一个样本球面子网格是通过对所述样本原始网格中一个样本原始子网格进行球面转化得到的；

确定模块，用于通过所述神经网络模型基于所述样本球面网格确定样本重建网格，所述样本重建网格包括多个样本重建顶点的位置信息；