【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、在计算机图形学中，素材由一组图描述，这些图是用于对虚拟三维(3d)对象的视觉细节进行建模的二维(2d)图像。例如，将素材应用于虚拟3d对象的表面，以模拟不同物理素材(包括木材、金属、织物或石头)的外观。数字素材模型在虚拟环境中定制素材的空间变化特性，并且使用图像编辑应用而被创建，并且然后被应用于3d渲染或游戏引擎内的虚拟3d对象。不同数字素材模型被组合，以得到复杂素材的视觉错觉，而没有对每个小细节进行建模。然而，用于生成数字素材模型的常规技术往往会导致错误，并且引起真实世界场景中的视觉不准确和计算效率低下。
技术实现思路
1、描述了基于辐射对数字素材模型进行上采样的技术和系统。在一个示例中，上采样系统接收具有第一分辨率的输入数字素材模型。在一些示例中，具有第一分辨率的输入数字素材模型包括基色图、法线图、金属图、粗糙度图和高度图。基于具有第一分辨率的输入数字素材模型，上采样系统生成双线性上采样纹素。
2、上采样系统还使用机器学习模型基于双线性上采样纹素来生成具有高于第一分辨率的第二分辨率的纹素，该机器学习模型在训练数据上被训练以生成纹素。例如，训练数据包括根据在不同光位置处从图像上采样器上采样的纹素而计算的渲染。
3、然后，上采样系统基于具有第二分辨率的纹素来生成输出数字素材模型，输出数字素材模型具有高于第一分辨率的分辨率。然后，高分辨率数字素材模型被输出以显示在用户界面中。在一些示例中，输出的数字素材模型被应用于三维几何体。
4、
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1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练数据包括根据由图像上采样器在不同光位置处上采样的纹素被计算的渲染。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述渲染使用微面模型而被生成。
4.根据权利要求1所述的方法，其中具有所述第一分辨率的所述输入数字素材模型包括以下至少一项：基色图、法线图、金属图、粗糙度图或高度图。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型包括多层感知器模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其中具有所述第二分辨率的所述纹素由变换器模型生成。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述变换器模型包括针对一系列辐射而被优化的滤波器。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括对所述输出数字素材模型执行参数优化。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述输出数字素材模型被应用于三维几何体。
10.一种系统，包括：
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述训练数据包括根据由图像上采样器在不同光位置处上采样的纹素被计算的渲染。
13.根据权利要求10所述的系统，其中所述机器学习模型是多层感知器模型。
14.根据权利要求10所述的系统，其中所述纹素由变换器模型生成。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述变换器模型包括针对一系列辐射而被优化的滤波器。
16.根据权利要求10所述的系统，还包括对所述输出数字素材模型执行参数优化。
17.一种非暂态计算机可读存储介质，存储可执行指令，所述可执行指令在由处理设备执行时使所述处理设备执行操作，所述操作包括：
18.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读存储介质，其中所述训练数据包括根据由图像上采样器在不同光位置处上采样的纹素被计算的渲染。
19.根据权利要求18所述的非暂态计算机可读存储介质，其中所述渲染使用微面模型来生成。
20.根据权利要求17所述的非暂态计算机可读存储介质，其中具有所述第一分辨率的所述输入数字素材模型包括以下至少一项：基色图、法线图、金属图、粗糙度图或高度图。
...【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述训练数据包括根据由图像上采样器在不同光位置处上采样的纹素被计算的渲染。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述渲染使用微面模型而被生成。
4.根据权利要求1所述的方法，其中具有所述第一分辨率的所述输入数字素材模型包括以下至少一项：基色图、法线图、金属图、粗糙度图或高度图。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型包括多层感知器模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其中具有所述第二分辨率的所述纹素由变换器模型生成。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述变换器模型包括针对一系列辐射而被优化的滤波器。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括对所述输出数字素材模型执行参数优化。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述输出数字素材模型被应用于三维几何体。
10.一种系统，包括：
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述训练数据包括根据由图像上采样器在不同光位置处上采样的纹素被计算的渲染。
12.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：J·M·C·M·蒂里，T·鲍贝克尔，R·福里，J·N·勒瓦卢瓦，A·E·高蒂尔，
申请(专利权)人：奥多比公司，
类型：发明
国别省市：
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