对象贴图的生成方法技术

本申请提供了一种对象贴图的生成方法

【技术实现步骤摘要】
对象贴图的生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种对象贴图的生成方法
、
装置
、
设备
、
存储介质及程序产品
。

技术介绍

[0002]近年来，随着计算机技术的发展，游戏
、
影视及虚拟现实等产业呈现出蓬勃发展的趋势，在虚拟场景中布置有虚拟对象
、
虚拟光源和虚拟相机
。
虚拟对象是虚拟场景中可以进行交互的各种人和物的形象，或在虚拟场景中的可活动对象，虚拟对象包括对象骨骼和对象贴图，通过将对象贴图附着在对象骨骼上，以在虚拟场景中形成虚拟对象
。
[0003]在相关技术中，对于虚拟对象外观的调整，通常需要人为的对虚拟对象的初始对象贴图进行调整，以生成调整后的对象贴图，由于虚拟对象的对象贴图数量庞大，导致对象贴图的生成效率极低
。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种对象贴图的生成方法
、
装置
、
电子设备
、
计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够有效提高对象贴图的生成效率
。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种对象贴图的生成方法，包括：
[0007]获取虚拟对象的多个初始对象贴图，及用于描述对所述虚拟对象的调整期望的期望文本，所述初始对象贴图为构成所述虚拟对象的表面贴图的最小单位；
[0008]控制虚拟相机从多个不同的拍摄角度上，对所述虚拟对象进行拍摄，得到各所述拍摄角度分别对应的拍摄图像；
[0009]基于所述期望文本，对各所述拍摄图像进行图像调整，得到各所述拍摄图像对应的参考图像，所述参考图像满足所述调整期望；
[0010]从所述参考图像中，选取各所述初始对象贴图分别对应的目标图像，所述虚拟相机在所述目标图像对应的所述拍摄角度上，能够拍摄到相应的所述初始对象贴图；
[0011]结合所述目标图像和所述初始对象贴图，生成满足所述调整期望的目标对象贴图
。
[0012]本申请实施例提供一种对象贴图的生成装置，包括：
[0013]获取模块，用于获取虚拟对象的多个初始对象贴图，及用于描述对所述虚拟对象的调整期望的期望文本，所述初始对象贴图为构成所述虚拟对象的表面贴图的最小单位；
[0014]拍摄模块，用于获取虚拟对象的多个初始对象贴图，及用于描述对所述虚拟对象的调整期望的期望文本，所述初始对象贴图为构成所述虚拟对象的表面贴图的最小单位；
[0015]调整模块，用于基于所述期望文本，对各所述拍摄图像进行图像调整，得到各所述拍摄图像对应的参考图像，所述参考图像满足所述调整期望；
[0016]选取模块，用于从所述参考图像中，选取各所述初始对象贴图分别对应的目标图
像，所述虚拟相机在所述目标图像对应的所述拍摄角度上，能够拍摄到相应的所述初始对象贴图；
[0017]生成模块，用于结合所述目标图像和所述初始对象贴图，生成满足所述调整期望的目标对象贴图
。
[0018]上述方案中，上述拍摄模块，还用于获取所述虚拟对象的几何中心在虚拟场景中的中心位置，并基于所述中心位置，在所述虚拟场景中，对所述虚拟对象进行标准化处理，得到目标虚拟对象；控制所述虚拟相机从多个不同的所述拍摄角度上，对所述目标虚拟对象进行拍摄，得到各所述拍摄角度分别对应的所述拍摄图像
。
[0019]上述方案中，上述拍摄模块，还用于确定所述虚拟场景中与所述中心位置之间的距离等于目标距离的多个拍摄位置，所述拍摄角度与所述拍摄位置一一对应；针对各所述拍摄位置，控制所述虚拟相机处于所述拍摄位置，且朝向所述目标虚拟对象，对所述目标虚拟对象进行拍摄，得到相应所述拍摄角度对应的拍摄图像
。
[0020]上述方案中，上述拍摄模块，还用于获取所述虚拟对象的多个对象部位分别在所述虚拟场景中的位置，确定各所述位置分别与所述中心位置之间的距离，并将最大的所述距离确定为参考距离；针对所述虚拟对象的各所述对象部位分别执行以下处理，得到所述目标虚拟对象：将所述对象部位对应的所述距离与所述参考距离进行相除，得到所述对象部位在所述虚拟场景中的标准位置；将所述对象部位的位置，调整为所述标准位置
。
[0021]上述方案中，上述调整模块，还用于调用图像调整网络，基于所述期望文本，对各所述拍摄图像进行图像内容调整，得到各所述拍摄图像分别对应的候选图像，所述候选图像满足所述期望文本所描述的调整期望；对各所述候选图像进行超分处理，得到各所述候选图像分别对应的所述参考图像
。
[0022]上述方案中，上述对象贴图的生成装置，还包括：训练模块，用于获取初始图像调整网络，并获取期望文本样本
、
标签图像，以及拍摄图像样本，其中，所述标签图像满足所述文本样本所描述的调整期望；调用所述初始图像调整网络，基于所述期望文本样本，对所述拍摄图像样本进行图像内容调整，得到所述拍摄图像样本对应的调整图像；结合所述调整图像和所述标签图像，确定所述初始图像调整网络的损失值，并基于所述损失值，对所述初始图像调整网络进行训练，得到所述图像调整网络
。
[0023]上述方案中，上述选取模块，还用于获取各所述参考图像分别对应的参考拍摄位置，所述参考拍摄位置，用于指示在拍摄所述参考图像对应的拍摄图像时，所述虚拟相机在虚拟场景中的位置；针对各所述初始对象贴图分别执行以下处理：针对各所述参考图像，结合所述参考图像对应的参考拍摄位置和所述初始对象贴图，当确定在所述参考图像对应的所述拍摄角度上，所述虚拟相机能够拍摄到所述初始对象贴图时，将所述参考图像，确定为所述初始对象贴图的候选图像；从所述初始对象贴图的候选图像中，确定所述初始对象贴图对应的目标图像
。
[0024]上述方案中，上述选取模块，还用于获取所述初始对象贴图在所述虚拟场景中的贴图位置，并在所述虚拟场景中，将所述贴图位置和所述参考拍摄位置进行相连，得到虚拟检测线；当所述虚拟检测线在所述虚拟场景中不经过其他的初始对象贴图时，确定在所述参考图像对应的所述拍摄角度上，所述虚拟相机能够拍摄到所述初始对象贴图；当所述虚拟检测线在所述虚拟场景中经过其他的初始对象贴图时，确定在所述参考图像对应的所述
拍摄角度上，所述虚拟相机不能够拍摄到所述初始对象贴图
。
[0025]上述方案中，上述选取模块，还用于当所述初始对象贴图的候选图像的数量为一幅时，将所述候选图像，确定为所述初始对象贴图对应的目标图像；当所述初始对象贴图的候选图像的数量为多幅时，确定所述初始对象贴图分别与各所述候选图像之间的关联程度；将最大的所述关联程度对应的所述候选图像，确定为所述初始对象贴图对应的目标图像
。
[0026]上述方案中，上述选取模块，还用于在所述虚拟对象的所述多个初始对象本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种对象贴图的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取虚拟对象的多个初始对象贴图，及用于描述对所述虚拟对象的调整期望的期望文本，所述初始对象贴图为构成所述虚拟对象的表面贴图的最小单位；控制虚拟相机从多个不同的拍摄角度上，对所述虚拟对象进行拍摄，得到各所述拍摄角度分别对应的拍摄图像；基于所述期望文本，对各所述拍摄图像进行图像调整，得到各所述拍摄图像对应的参考图像，所述参考图像满足所述调整期望；从所述参考图像中，选取各所述初始对象贴图分别对应的目标图像，所述虚拟相机在所述目标图像对应的所述拍摄角度上，能够拍摄到相应的所述初始对象贴图；结合所述目标图像和所述初始对象贴图，生成满足所述调整期望的目标对象贴图
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制虚拟相机从多个不同的拍摄角度上，对所述虚拟对象进行拍摄，得到各所述拍摄角度分别对应的拍摄图像，包括：获取所述虚拟对象的几何中心在虚拟场景中的中心位置，并基于所述中心位置，在所述虚拟场景中，对所述虚拟对象进行标准化处理，得到目标虚拟对象；控制所述虚拟相机从多个不同的所述拍摄角度上，对所述目标虚拟对象进行拍摄，得到各所述拍摄角度分别对应的所述拍摄图像
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述控制所述虚拟相机从多个不同的所述拍摄角度上，对所述目标虚拟对象进行拍摄，得到各所述拍摄角度分别对应的所述拍摄图像，包括：确定所述虚拟场景中与所述中心位置之间的距离等于目标距离的多个拍摄位置，所述拍摄角度与所述拍摄位置一一对应；针对各所述拍摄位置，控制所述虚拟相机处于所述拍摄位置，且朝向所述目标虚拟对象，对所述目标虚拟对象进行拍摄，得到相应所述拍摄角度对应的拍摄图像
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述中心位置，在所述虚拟场景中，对所述虚拟对象进行标准化处理，得到目标虚拟对象，包括：获取所述虚拟对象的多个对象部位分别在所述虚拟场景中的位置，确定各所述位置分别与所述中心位置之间的距离，并将最大的所述距离确定为参考距离；针对所述虚拟对象的各所述对象部位分别执行以下处理，得到所述目标虚拟对象：将所述对象部位对应的所述距离与所述参考距离进行相除，得到所述对象部位在所述虚拟场景中的标准位置；将所述对象部位的位置，调整为所述标准位置
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述期望文本，对各所述拍摄图像进行图像调整，得到各所述拍摄图像对应的参考图像，包括：调用图像调整网络，基于所述期望文本，对各所述拍摄图像进行图像内容调整，得到各所述拍摄图像分别对应的候选图像，所述候选图像满足所述期望文本所描述的调整期望；对各所述候选图像进行超分处理，得到各所述候选图像分别对应的所述参考图像
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取初始图像调整网络，并获取期望文本样本
、
标签图像，以及拍摄图像样本，其中，所述标签图像满足所述文本样本所描述的调整期望；
调用所述初始图像调整网络，基于所述期望文本样本，对所述拍摄图像样本进行图像内容调整，得到所述拍摄图像样本对应的调整图像；结合所述调整图像和所述标签图像，确定所述初始图像调整网络的损失值，并基于所述损失值，对所述初始图像调整网络进行训练，得到所述图像调整网络
。7.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述参考图像中，选取各所述初始对象贴图分别对应的目标图像，包括：获取各所述参考图像分别对应的参考拍摄位置，所述参考拍摄位置，用于指示在拍摄所述参考图像对应的拍摄图像时，所述虚拟相机在虚拟场景中的位置；针对各所述初始对象贴图分别执行以下处理：针对各所述参考图像，结合所述参考图像对应的参考拍摄位置和所述初始对象贴图，当确定在所述参考图像对应的所述拍摄角度上，所述虚拟相机能够拍摄到所述初始对象贴图时，将所述参考图像，确定为所述初始对象贴图的候选图像；从所述初始对象贴图的候选图像中，确定所述初始对象贴图对应的目标图像
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述初始对象贴图在所述虚拟场景中的贴图位置，并在所述虚拟场景中，将所述贴图位置和所述参考拍摄位置进行相连，得到虚拟检测线；当所述虚拟检测线在所述虚拟场景中不经过其他的初始对象贴图时，确定在所述参考图像对应的所述拍摄角度上，所述虚拟相机能够拍摄到所述初始对象贴图；当所述虚拟检测线在所述虚拟场景中经过其他的初始对象贴图时，确定在所述参考图像对应的所述拍摄角度上，所述虚拟相机不能够拍摄到所述初始对象贴图
。9.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述从所...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆科扬，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：