一种基于神经渲染和深度先验的图像材质迁移方法

本发明涉及一种基于神经渲染和深度先验的图像迁移方法，该迁移方法包括：步骤1：获取静态场景下，同一物体的一组离散多视角图像、对应图像的相机坐标与朝向和目标材质贴图；步骤2：搭建物体三维重建网络；步骤3：搭建训练材质迁移的生成对抗网络；步骤4：使用基于步骤1处理的训练数据集和对步骤2中的三维重建网络进行训练，再基于步骤2中网络的输出与步骤1的训练数据集和多种损失函数对步骤3的材质迁移网络进行训练，直到网络收敛；步骤5：对于要迁移的图像，采用步骤4训练好的图像迁移模型进行迁移处理，得到最终的迁移图像；本发明生成的迁移图像具有高质量的材质细节，能有效解决现有图像迁移方法模糊，多视角不一致等问题。