摘要
本公开提供了渲染网络的训练方法、渲染方法及相关装置,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域,可应用于基于人工智能的内容生成等场景。具体实现方案为:基于三维高斯渲染网络的球形深度估计网络处理参考视图和源视图,得到参考视图的球形深度图;参考视图和源视图为全景图;基于三维高斯渲染网络的三维高斯模型处理球形深度图和参考视图,得到三维高斯点;将三维高斯点渲染到目标视角,得到渲染结果;基于球形深度图、渲染结果和目标视角的目标真值,确定损失值;基于损失值优化三维高斯渲染网络的模型参数。
技术关键词
深度图
球形
融合特征
单目深度估计
全景图
三维卷积神经网络
处理单元
立方体
视角
解码器
二维卷积网络
像素点
模块
矩形
渲染方法
光度
编码器
训练装置
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
形变补偿方法
无线超声探头
原始图像数据
图像结构
卷积网络模型
监督深度学习
频域特征
融合特征
仿真模型
多层感知器网络
生物医学图像分割
肌理特征
多尺度特征提取
生成多尺度
基准位