基于Babylon.js框架下混合模型的量子式AR场景生成方法

基于Babylon.js框架下混合模型的量子式AR场景生成方法，包括：采集涵盖不同环境条件、时间点、场景布局以及物体各种状态和空间尺度信息的图像序列与深度数据；对关键物体和场景进行精确标注，并随机划分训练集、验证集和测试集，使不同集合数据分布相似；结合CNN、HMM和QGAN三种模型，通过对抗训练提升生成效果，CNN与HMM采用端对端的协同训练方式，HMM的反馈信息作为CNN的额外监督信号，CNN提取的特征又用于HMM的迭代优化，相互促进，共同提升模型对场景动态变化的建模能力，同时，在QGAN的对抗训练中，生成器和判别器不断优化自身参数，提高生成场景数据的质量；利用量子计算的叠加态和纠缠特性进行复杂特征融合或生成新特征，处理复杂特征交互；经过多轮迭代训练和优化，生成器产出逼真且契合场景动态规律的新场景数据；将训练好的模型嵌入Babylon.js环境中，通过编写适配代码保证数据交互顺畅，使生成的场景元素能在该框架下进行完整搭建和优化，利用框架的功能实现虚拟场景的精确构建和高质量渲染。