【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种算法平台3d数据资产生成方法及系统。
技术介绍
1、当前一些算法平台的3d数据生成组件依赖如dreamfusion，magic3d，prolificdreamer等模型进行3d数据生成。而这些模型的问题在于大多数都通过对每个物体进行优化的方式来生成3d模型，使得这些模型生成3d数据时非常耗时，使用体验不佳。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种算法平台3d数据资产生成方法及系统，能够提高3d数据资产生成的效率。
2、鉴于此，本专利技术一方面提供一种算法平台3d数据资产生成方法，所述方法包括：
3、获取指定数量的多视角描述文本，并基于所述多视角描述文本，生成各自对应的多视角图像；
4、针对任一多视角图像，识别所述多视角图像中的场景特征，并将各个多视角图像中的场景特征映射至同一三维空间中；
5、对所述三维空间中的场景特征进行建模，以生成所述多视角图像对应的三维图像。
6、在一个实施方式中，基于所述多视角描述文本，生成各自对应的多视角图像包括：
7、针对任一多视角描述文本，提取所述多视角描述文本的文本特征；
8、生成初始特征索引，并将所述文本特征作为先验条件，预测所初始特征索引中各个离散特征的预测值，以生成所述初始特征索引对应的预测特征索引；
9、基于所述预测特征索引，生成所述多视角描述文本对应的多视角图像。
10、在一个实施方式中，基于所述预测
11、对所述预测特征索引进行解码，得到所述预测特征索引对应的平面图像；
12、截取所述平面图像的有效区域，并将所述有效区域的图像作为所述多视角描述文本对应的多视角图像。
13、在一个实施方式中，将各个多视角图像中的场景特征映射至同一三维空间中包括：
14、识别各个场景特征的特征标识，以及所述场景特征对应的位姿信息；
15、基于所述多视角图像的位姿信息，将所述场景特征从所述多视角图像中变换至所述三维空间中；
16、针对所述三维空间中具备相同特征标识的目标场景特征，判断所述目标场景特征在所述三维空间中是否出现重影，若出现重影，基于所述目标场景特征生成代表场景特征，并利用所述代表场景特征替换所述三维空间中的所有目标场景特征。
17、在一个实施方式中，判断所述目标场景特征在所述三维空间中是否出现重影包括：
18、识别各个目标场景特征在所述三维空间中覆盖的目标区域；
19、计算各个所述目标区域的并集区域，并判断所述并集区域与单个目标场景特征覆盖的区域之间的区域差；
20、若所述区域差超过指定阈值，判定所述目标场景特征在所述三维空间中出现重影。
21、本专利技术还提供一种算法平台3d数据资产生成系统，所述系统包括：
22、文本转换单元，用于获取指定数量的多视角描述文本，并基于所述多视角描述文本，生成各自对应的多视角图像；
23、映射单元，用于针对任一多视角图像，识别所述多视角图像中的场景特征，并将各个多视角图像中的场景特征映射至同一三维空间中；
24、三维建模单元，用于对所述三维空间中的场景特征进行建模，以生成所述多视角图像对应的三维图像。
25、在一个实施方式中，所述文本转换单元具体用于，针对任一多视角描述文本，提取所述多视角描述文本的文本特征；生成初始特征索引，并将所述文本特征作为先验条件，预测所初始特征索引中各个离散特征的预测值，以生成所述初始特征索引对应的预测特征索引；基于所述预测特征索引，生成所述多视角描述文本对应的多视角图像。
26、在一个实施方式中，所述文本转换单元具体用于，对所述预测特征索引进行解码，得到所述预测特征索引对应的平面图像；截取所述平面图像的有效区域，并将所述有效区域的图像作为所述多视角描述文本对应的多视角图像。
27、在一个实施方式中，所述映射单元具体用于，识别各个场景特征的特征标识，以及所述场景特征对应的位姿信息；基于所述多视角图像的位姿信息，将所述场景特征从所述多视角图像中变换至所述三维空间中；针对所述三维空间中具备相同特征标识的目标场景特征，判断所述目标场景特征在所述三维空间中是否出现重影，若出现重影，基于所述目标场景特征生成代表场景特征，并利用所述代表场景特征替换所述三维空间中的所有目标场景特征。
28、在一个实施方式中，所述映射单元具体用于，识别各个目标场景特征在所述三维空间中覆盖的目标区域；计算各个所述目标区域的并集区域，并判断所述并集区域与单个目标场景特征覆盖的区域之间的区域差；若所述区域差超过指定阈值，判定所述目标场景特征在所述三维空间中出现重影。
29、本专利技术提供的技术方案，通过将多视角下的平面图像进行统一映射，然后针对统一映射后得到的场景特征，可以高效地生成对应的三维图像。这样的方式并不依赖于现有的模型，从而节省了模型工作过程中的耗时，极大地提高了3d数据资产的生成效率。
30、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
31、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种算法平台3D数据资产生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多视角描述文本，生成各自对应的多视角图像包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述预测特征索引，生成所述多视角描述文本对应的多视角图像包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个多视角图像中的场景特征映射至同一三维空间中包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，判断所述目标场景特征在所述三维空间中是否出现重影包括：
6.一种算法平台3D数据资产生成系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述文本转换单元具体用于，针对任一多视角描述文本，提取所述多视角描述文本的文本特征；生成初始特征索引，并将所述文本特征作为先验条件，预测所初始特征索引中各个离散特征的预测值，以生成所述初始特征索引对应的预测特征索引；基于所述预测特征索引，生成所述多视角描述文本对应的多视角图像。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述文本转
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述映射单元具体用于，识别各个场景特征的特征标识，以及所述场景特征对应的位姿信息；基于所述多视角图像的位姿信息，将所述场景特征从所述多视角图像中变换至所述三维空间中；针对所述三维空间中具备相同特征标识的目标场景特征，判断所述目标场景特征在所述三维空间中是否出现重影，若出现重影，基于所述目标场景特征生成代表场景特征，并利用所述代表场景特征替换所述三维空间中的所有目标场景特征。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述映射单元具体用于，识别各个目标场景特征在所述三维空间中覆盖的目标区域；计算各个所述目标区域的并集区域，并判断所述并集区域与单个目标场景特征覆盖的区域之间的区域差；若所述区域差超过指定阈值，判定所述目标场景特征在所述三维空间中出现重影。
...【技术特征摘要】
1.一种算法平台3d数据资产生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多视角描述文本，生成各自对应的多视角图像包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述预测特征索引，生成所述多视角描述文本对应的多视角图像包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个多视角图像中的场景特征映射至同一三维空间中包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，判断所述目标场景特征在所述三维空间中是否出现重影包括：
6.一种算法平台3d数据资产生成系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述文本转换单元具体用于，针对任一多视角描述文本，提取所述多视角描述文本的文本特征；生成初始特征索引，并将所述文本特征作为先验条件，预测所初始特征索引中各个离散特征的预测值，以生成所述初始特征索引对应的预测特征索引；基于所述预测特征索引，生成所述多视角描述文本对应的多视角图像。
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【专利技术属性】
技术研发人员：余丹，兰雨晴，陈哲平，贺江，邢智涣，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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