一种可自定义的室内三维场景编辑方法、装置、系统和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种可自定义的室内三维场景编辑方法、装置、系统和存储介质，包括以下步骤：基于DSL自定义场景筛选条件、软装产品的模型和材质；依据自定义的景筛选条件生成筛选指令后通过执行筛选指令从数据库中筛选多个室内三维场景；依据软装产品的模型和材质生成替换指令后，通过执行替换指令在数据库中检索替换指令中包含的软装产品的模型和材质，并利用检索到的模型和材质进行替换，以实现每个场景中软装产品的批量化编辑，得到室内三维场景数据。这样在最大程度上保证了用户操作的灵活性的基础上，能够针对场景做自适应的编辑，降低了对场景编辑的复杂度；同时能够对场景进行批量操作快速编辑大量场景；生成的结果不包含明显违反物理规则的结果。显违反物理规则的结果。显违反物理规则的结果。

【技术实现步骤摘要】
一种可自定义的室内三维场景编辑方法、装置、系统和存储介质


[0001]本专利技术属于实时绘制领域，具体涉及一种可自定义的室内三维场景编辑方法、装置、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]室内三维场景编辑是用户根据自身需要对室内三维对虚拟室内三维场景模型中的家具的模型、材质进行编辑的过程。随着机器学习以及电子游戏等领域的发展，对于各种三维场景数据的需求也在不断增长，这些需求激发了大量室内三维场景编辑方面的工作，在近年来一直是一个活跃的研究领域。
[0003]由于三维场景的修改和绘制的复杂性，对室内三维场景中的模型和材质进行编辑从而对场景数据集进行增强和修改往往需要专业的建模人员以及动画设计人员的辅助，研究人员常常会在三维场景中模型的简化、修改以及材质的编辑、替换上浪费很多不必要的精力。因此，如何对室内三维场景进行自动化地批量化编辑，并得到具有多样性和差异性的场景数据集就成为了一个亟解决的问题。
[0004]常用的三维场景编辑方法有两类：(1)通过三维场景编辑软件对模型和材质进行编辑；(2)基于推荐算法的模型和材质替换方法。
[0005]对三维场景进行编辑的一些常规方法是使用一些三维场景建模、编辑软件。近些年来，一些三维建模软件，例如：Blender，3DMax被开发出来用于对三维场景进行编辑，尽管这些三维建模软件通常被设计得十分高效，且能够快速处理具有大量三角形面片的三维场景或模型，但是这些三维建模软件往往只适用于处理单个场景，而不着重于解决大规模室内三维场景的批量化编辑，同时这些软件对用户来说学习成本很高，用户难以快速上手并简单地对场景进行编辑。
[0006]此外，随着机器学习的发展，一些通过使用推荐算法辅助编辑的方法也应运而生，常用的辅助编辑算法会通过使用K
‑
Means等聚类方法根据需要修改的模型周围的物体推荐合适的替换模型以供用户进行选择。但是，无论选用何种方案，都需要用户针对特定的场景进行编辑，而由于交互式三维场景编辑的特性，往往需要在用户手动对每一个场景单独进行编辑，同时，这些修改方法缺少对室内三维场景理解等机器学习问题的针对性优化，难以快速生成具有多样性和差异性的室内三维场景。
[0007]在这样的背景下，能满足用户灵活控制室内三维场景的编辑过程，且能快速对大批量场景进行并行编辑满足用户需求并得到具有多样性和差异性的室内三维场景已成为一个实际的需求。

技术实现思路

[0008]鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种可自定义的室内三维场景编辑方法、装置、系统和存储介质，通过从数据库中筛选得到用户需要的虚拟室内三维场景后，通过DSL
(Domain Specific Language，领域专用语言)生成的批量修改指令对室内三维场景中模型以及材质进行批量修改和替换，为每个场景进行自动化编辑，并最终生成具有差异性和多样性的室内三维场景数据集。
[0009]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供以下技术方案：
[0010]第一方面，一种可自定义的室内三维场景编辑方法，包括以下步骤：
[0011]基于DSL自定义场景筛选条件、软装产品的模型和材质；
[0012]依据自定义的景筛选条件生成筛选指令后通过执行筛选指令从数据库中筛选多个室内三维场景；
[0013]依据软装产品的模型和材质生成替换指令后，通过执行替换指令在数据库中检索替换指令中包含的软装产品的模型和材质，并利用检索到的模型和材质进行替换，以实现每个场景中软装产品的批量化编辑，得到室内三维场景数据。
[0014]第二方面，一种可自定义的室内三维场景编辑装置，包括：
[0015]自定义模块，用于基于DSL自定义场景筛选条件、软装产品的模型和材质；
[0016]筛选模块，用于依据自定义的景筛选条件生成筛选指令后通过执行筛选指令从数据库中筛选多个室内三维场景；
[0017]模型和材质替换模块，用于依据软装产品的模型和材质生成替换指令后，通过执行替换指令在数据库中检索替换指令中包含的软装产品的模型和材质，并利用检索到的模型和材质进行替换，以实现每个场景中软装产品的批量化编辑，得到室内三维场景数据。
[0018]第三方面，一种可自定义的室内三维场景编辑系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的可自定义的室内三维场景编辑方法。
[0019]第四方面，一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现第一方面所述的可自定义的室内三维场景编辑方法的步骤。
[0020]与现有技术相比，本专利技术实施例提供的技术方案具有的有益效果至少包括：
[0021]通过基于DSL自定义场景筛选条件、软装产品的模型和材质后，生产包含自定义内容的筛选指令和替换指令，通过执行替换指令对筛选得到的室内三维场景进行软装产品的快速批量替换模型和材质，以生成具有差异性和多样性的室内三维场景数据集。这样在最大程度上保证了用户操作的灵活性的基础上，能够针对场景做自适应的编辑，降低了对场景编辑的复杂度；同时能够对场景进行批量操作快速编辑大量场景；生成的结果不包含明显违反物理规则的结果，可以直接用于大多数机器学习任务的训练当中。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
[0023]图1是本专利技术实施例提供的可自定义的室内三维场景编辑方法的流程图；
[0024]图2是本专利技术实施例提供的可自定义的室内三维场景编辑装置的结构示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。
[0026]为了实现对室内三维场景的批量编辑，以生成差异性和多样性的室内三维场景数据。图1是本专利技术实施例提供的可自定义的室内三维场景编辑方法的流程图。如图1所示，实施例提供的可自定义的室内三维场景编辑方法包括以下步骤：
[0027]步骤1，基于DSL自定义场景筛选条件、软装产品的模型和材质，依据自定义的景筛选条件生成筛选指令，依据软装产品的模型和材质生成替换指令。
[0028]DSL(Domain Specific Language，领域专用语言)是一种描述某个领域的行业规范用语的构架。实施例中，DSL建立在Python语言的技术栈上，通过Python的赋值、算数、循环以及函数这些基本机制，并结合实体组件系统(Entity
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Component System，简称ECS)架构实现场景筛选和软装产品的编辑。具体来说，通过创建了一个基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可自定义的室内三维场景编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：基于DSL自定义场景筛选条件、软装产品的模型和材质；依据自定义的景筛选条件生成筛选指令后通过执行筛选指令从数据库中筛选多个室内三维场景；依据软装产品的模型和材质生成替换指令后，通过执行替换指令在数据库中检索替换指令中包含的软装产品的模型和材质，并利用检索到的模型和材质进行替换，以实现每个场景中软装产品的批量化编辑，得到室内三维场景数据。2.如权利要求1所述的可自定义的室内三维场景编辑方法，其特征在于，所述DSL建立在Python语言的技术栈上，通过Python的赋值、算数、循环以及函数这些基本机制，并结合实体组件系统架构实现场景筛选和软装产品的编辑；所述实体组件系统包括模型组件、材质组件、位置组件以及软装产品组件，其中，所述模型组件包含软装产品的模型在模型数据库中的索引；所述材质组件包含材质的索引和模型的三角面片组到材质文件之间的映射关系；所述位置组件包含位置信息；所述软装产品组件保存软装产品的属性信息，包括软装产品的品类、大小、包围盒。3.如权利要求2所述的可自定义的室内三维场景编辑方法，其特征在于，针对软装产品的材质替换，依据包含材质信息的替换指令，从材质数据库搜索到原始材质的替换材质，并将替换材质的索引以材质列表的形式返回，然后从材质列表中均匀采样替换材质后，将软装产品的材质组件中的原材质的索引替换为采样的替换材质的索引，所述替换材质包括预定义的纹理材质、或与纹理坐标无关的过程式材质。4.如权利要求2所述的可自定义的室内三维场景编辑方法，其特征在于，针对软装产品的模型替换，依据包含模型信息的替换指令，从模型数据库中搜索到原模型的替换模型，并将替换模型的索引以模型列表的形式返回后，依据对替换模型的渲染图与原模型的渲染图的相似度筛选替换模型进行替换。5.如权利要求4所述的可自定义的室内三维场景编辑方法，其特征在于，所述依据对替换模型的渲染图与原模型的渲染图的相似度筛选满足要求的替换模型进行替换包括：渲染替换模型和原模型得到对应的渲染图后，提取渲染图的多通道的特征图，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王锐，鲍虎军，张昊，郑家祥，唐睿，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：