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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种实现照片级真实感的神经渲染方法及装置，给定大量真实图片，通过内在属性分解方法预测其内在属性图片组，将内在属性图片组和其对应的真实图片分别作为训练的输入数据和目标数据，生成像素空间对齐的配对数据，并利用这些数据训练一个基于扩散模型的神经渲染网络，实现低质量3D合成模型在指定光照下的照片级真实感渲染。本发明对于任意的低质量3D合成模型，通过渲染其在某个光照、某个视角下的内在属性图片组，并将图片输入训练后的的神经渲染网络，即可实现渲染。本发明通过在生成的配对数据上训练的基于扩散模型的神经渲染网络，可以实现低质量3D合成模型的照片级真实感渲染。
主权项：1.一种实现照片级真实感的神经渲染方法，其特征在于，所述方法包括：1获取真实图片通过内在属性分解方法预测内在属性图片组，生成像素空间对齐的配对数据；2基于扩散模型对内在属性图片组进行渲染，获得照片级真实感的渲染图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种实现照片级真实感的神经渲染方法及装置
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