[發明專利]一種燈光光強顏色的設計方法、裝置、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202110384456.2
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113052970B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 鄭家祥;黃曉煌;唐睿
• 申請（專利權）人: 杭州群核信息技術有限公司;浙江大學
• 主分類號: G06T15/50
• 分類號: G06T15/50;G06T15/55;G06T17/10;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/098
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 曹兆霞

本發明公開了一種基于神經網絡的燈光光強顏色的設計方法、裝置、系統及存儲介質，包括：在給定視角下對場景進行每個光源在單位光強單獨發光情況下的繪制，得多張單光源渲染圖；利用基于神經網絡構建的光照效果預測模型對所有單光源渲染圖進行光照增強，得到光照預測效果圖；以光強和顏色看作權重，構建以使所有單光源渲染圖的加權線性疊加的效果圖盡可能接近光照預測效果圖的優化目標，并對優化目標進行求解，以獲得每個光源的光強和顏色。這樣能夠有效的學習出給定數據集中隱含的燈光亮度分布原則，并在新場景中自動的設計出每個燈光的光強和顏色，進而獲得基于物理的高質量繪制效果圖。

技術領域

本發明屬于室內場景輔助設計領域，尤其涉及一種基于神經網絡的燈光光強顏色的設計的方法、裝置、系統及存儲介質。

背景技術

在室內設計領域，尤其是室內燈光的設計領域，一個自動的燈光光強顏色設計方法有著十分重要的意義。燈光是室內設計中不可缺少的元素，它負責照亮整個室內環境，給人們提供一個舒適的生活和工作環境。與此同時，燈光往往是設計師表達設計想法的重要元素，它能夠強調重點的區域，為整個室內設計提供氛圍感。室內燈光設計實際上是一個復雜的任務，它需要考慮整個房間的信息，家具的布局信息，以及放置的光源位置情況。在完成基本照明任務的同時，一個好的燈光設計同時需要有美學上的考量，使整個室內環境更加的舒適美觀。對室內場景的燈光的光強和顏色設計需要專業豐富的設計經驗，即使是在目前最專業的燈光設計軟件中，對于燈具布局的設計也需要不停的修改與迭代，這是一個費時費力的過程。

近些年來，人們使用數據驅動的方法對多種設計流程的自動化進行了探索。比如室內的家具放置，戶型設計以及建筑與規劃設計。與此同時，人們也構建了一些室內三維場景數據集。這些相關的工作證明了基于深度學習的方法可以從大量的三維場景數據中學習到設計的規則，從而自動的對新的場景進行設計，如公開號為CN108984904A的專利申請公開的一種基于深度神經網絡的家居設計方法。同時，目前的一些工作使用神經網絡的方法對圖像的視覺效果進行增強，從而得到特定風格的圖像，如公開號為CN110033417A的專利申請公開的一種基于深度學習的圖像增強方法。隨著生成對抗網絡的廣泛研究和使用，出現了一批基于生成對抗網絡的圖像增強和風格遷移方法，這些方法有效的提高了圖像的生成質量，能夠生成和目標數據集相似的圖像。然而，目前的方法并沒有針對燈光的光強和顏色進行設計，需要一個針對室內燈光的自動光強顏色設計的方法。

發明內容

鑒于上述，本發明的目的是提供一種基于神經網絡的燈光光強顏色的設計的方法、裝置、系統及存儲介質，能夠有效的學習出給定數據集中隱含的燈光亮度分布原則，并在新場景中自動的設計出每個燈光的光強和顏色。

為實現上述發明目，本發明提供以下技術方案：

第一方面，一種基于神經網絡的燈光光強顏色的設計方法，包括以下步驟：

步驟1，在給定視角下對場景進行每個光源在單位光強單獨發光情況下的繪制，得多張單光源渲染圖；

步驟2，利用基于神經網絡構建的光照效果預測模型對所有單光源渲染圖進行光照預測，得到光照預測效果圖；

步驟3，以光強和顏色看作權重，構建以使所有單光源渲染圖的加權線性疊加的效果圖盡可能接近光照預測效果圖的優化目標，并對優化目標進行求解，以獲得每個光源的光強和顏色。

第二方面，一種基于神經網絡的燈光光強顏色的設計裝置，包括：

渲染模塊，用于在給定視角下對場景進行每個光源在單位光強單獨發光情況下的繪制，得多張單光源渲染圖；

預測模塊，用于利用基于神經網絡構建的光照效果預測模型對所有單光源渲染圖進行光照預測，得到光照預測效果圖；

光強顏色設計模塊，用于以光強和顏色看作權重，構建以使所有單光源渲染圖的加權線性疊加的效果圖盡可能接近光照預測效果圖的優化目標，并對優化目標進行求解，以獲得每個光源的光強和顏色。