摘要
本发明公开了一种基于人工智能的动画图像三维渲染分析方法,涉及三维建模与渲染技术领域,包括,通过深度学习算法优化三维场景里的几何体,利用生成对抗网络模型增强几何体的材质以及通过强化学习优化三维场景的渲染光源;配置采样密度策略,利用蒙特卡洛随机采样和卷积神经网络模型,调整采样密度策略,选取有效的光线路径和高质量光照贴图;使用优化后的几何体、增强后的几何体材质和高质量光照贴图进行初步图像渲染;通过U‑Net进行图像语义分割,并根据语义分割结果和SRGAN进行后期效果处理。本发明通过深度学习算法、生成对抗网络和强化学习优化三维场景渲染,实现了高效、智能的三维动画图像渲染。
技术关键词
卷积神经网络模型
生成对抗网络模型
分析方法
深度Q学习
深度学习算法
图像语义分割
动画
光照
贴图
蒙特卡洛
场景
光源
反射率
曲率特征
路径特征
密度
策略
数据
系统为您推荐了相关专利信息
裂缝识别方法
灰度矩阵
卷积神经网络模型
像素点
分区
健康数据分析方法
客户端
数据分析模型
服务器
健康数据分析系统
空间分布特征
建筑
概率预测方法
深度学习算法
序列
移动设备
视频流
IPC摄像头
信息数据处理终端
深度学习算法
智能停车系统
停车位
服务端
深度学习算法
感应器