[發明專利]一種在有限視圖下的氣體場景端到端快速重建方法

有效

• 申請號: 202011230511.4
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112380764B
• 公開（公告）日: 2023-03-17
• 發明（設計）人: 邱晟;李晨;王長波;秦洪
• 申請（專利權）人: 華東師范大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/084;G06F113/08
• 代理公司: 上海藍迪專利商標事務所(普通合伙) 31215
• 代理人: 徐筱梅;張翔

本發明公開了一種在有限視圖下的氣體場景端到端快速重建方法，其特點是氣體場景端到端快速重建方法，具體包括：1）生成初步的估計密度場；2）重建速度場；3）優化密度場；4）根據氣體場景的重建物理場，產生更吸引人的結果和更豐富的視覺細節效果。本發明與現有技術相比具有快速有效地通過輸入前視圖和側視圖序列重建氣體場景，并進行細節增強方法或藝術性控制，大大提高了煙霧場景的重建性能，確保重建結果的有效性和魯棒性。

技術領域

本發明涉及計算機圖形技術領域，具體地說是一種借用大量訓練數據以及人工神經網絡進行有限視圖下的氣體場景端到端快速重建方法。

背景技術

隨著剛體動畫仿真技術日益成熟，近幾十年來，動態物理現象的捕捉一直是圖形學和視覺領域的一個活躍的研究課題。由于硬件和設置的限制以及對復雜的數值優化和離散化操作的依賴，動態物理現象的捕捉普遍存在著重建的過程經常需要大量的設備與計算成本。然而在許多應用中，數據捕獲的速度與簡易程度才是人們所需求的，實時的捕獲動態物理現象能極大地促進流體仿真的發展，在應用層面有著不可替代的作用。

現有技術的動態物理現象的捕捉，如果從稀疏多視圖圖像重建流體，例如單視圖輸入或正面和側面視圖的成對輸入，重建結果通常缺乏可靠的全局結構和有意義的物理屬性。但在實踐應用中，我們可以通過先驗知識很清楚的知道這些重建結果并不是我們所需要的，我們想要的應當是符合我們認知的流體形態與分布，而不是似是而非的一個估測結果，因此這類方法通常并不奏效。為了改善這個問題，研究人員提出了許多綜合考慮捕獲信息和物理模型的折衷方法。Eckert等人在《Computer Graphics Forum》上發表的《Coupledfluid density and motion from single views》(2018年)一文中通過緊密耦合密度更新與速度更新，實現了從單個圖像序列重建流體密度以及流體運動。然而，由于數值計算的原因，仍然需要復雜且耗時的優化和離散化操作。

發明內容

發明的目的是針對現有技術的不足而設計的一種在有限視圖下的氣體場景端到端快速重建方法，采用歐拉法生成并采集仿真流體的密度場，利用訓練后的卷積神經網絡重建物理場，通過添加細節增強方法或藝術性控制，產生更吸引人的結果和更豐富的視覺細節效果，能夠在有限視圖下實時地、端到端的重建氣體場景的密度場和速度場，保障了多物理場之間的強耦合性質，大大的提高了煙霧場景的重建性能，確保重建結果可靠的全局結構和有意義的物理屬性，計算高效，魯棒性強，保證了效果的真實感，具有一定的實用價值。

本發明的目的是這樣實現的：一種在有限視圖下的氣體場景端到端快速重建方法，其特點是氣體場景端到端快速重建方法，具體包括以下步驟：

(一)、基于生成模型的密度場初步估計

a、設置隨機的初始煙源、速度場，通過歐拉法生成并采集仿真流體的密度場，以及對應的前視圖、側視圖作為訓練樣本并生成訓練數據集；構建并訓練條件生成網絡；利用訓練后的網絡，通過輸入流體動畫的前視圖、側視圖序列進行密度場生成，得到初步的密度場重建結果；

b、采用不可壓縮納維-斯托克斯方程描述流體運動，該方程為下述a式：

其中：u表示流體速度；t表示動畫模擬時間；ρ表示流體密度；p表示流體壓強；f表示流體所受外力。

c、基于歐拉法生成的流體動畫序列，記錄第t幀的前視圖信息以及側視圖信息生成網絡輸入數據，仿真流體的密度場數據ρt作為生成器輸出數據，輸入數據與輸出數據組成一組樣本；記錄第t幀的前視圖信息以及側視圖信息和相鄰3幀仿真流體的密度場數據ρ^t-1，ρ^t，ρ^t+1作為判別器的輸入數據；收集若干組樣本作為訓練數據集。

d、構建并訓練條件生成網絡，其具體包括：密度生成器和判別器，所述密度生成器按下述步驟進行密度生成的：