网络公司网站开发案例,电子商务网站开发项目,大气的企业网站设计,柳州网站制作工作室获取输入: vertex: 顶点坐标,大小为(B, N, 3)tri: 面片索引,大小为(B, M, 3) 或 (M, 3)feat(可选): 顶点features,大小为(B, C)计算NDC(标准设备坐标)投影矩阵,用于投影到图像平面。将顶点坐标转换到同质坐标(加1维,方便后续运算)。用NDC投影矩阵将顶点坐标转换到NDC空间。创建…获取输入: vertex: 顶点坐标,大小为(B, N, 3)tri: 面片索引,大小为(B, M, 3) 或 (M, 3)feat(可选): 顶点features,大小为(B, C)计算NDC(标准设备坐标)投影矩阵,用于投影到图像平面。将顶点坐标转换到同质坐标(加1维,方便后续运算)。用NDC投影矩阵将顶点坐标转换到NDC空间。创建渲染上下文ctx,根据usage_opengl标志选择CPU或GPU实现。如果面片索引是list格式,先转换为连续tensor。调用dr.rasterize,根据顶点和面片信息生成raster化的图像。调用dr.interpolate,从raster化结果和原顶点信息中插值,计算深度图。如果有顶点features,也调用dr.interpolate生成渲染图。将结果转换为适合网络输入的格式(NCHW)。返回: mask: 根据有效像素生成的掩码图depth: 渲染的深度图image(可选): 渲染的特征图
这样通过神经网络可微分的运算,实现了不同iable的3D mesh渲染,可以将其接入网络进行端到端的训练。
首先将顶点从三维坐标转换为齐次坐标即在顶点的最后一维添加一个1然后将顶点的y坐标取反这是因为顶点的y方向和图像的v方向是相反的。然后将顶点乘以一个归一化设备坐标NDC的投影矩阵self.ndc_proj这个矩阵可以将顶点从相机坐标系转换到NDC坐标系这是一个[-1, 1]的立方体空间用于后续的光栅化过程。接着创建一个光栅化的上下文self.ctx这是一个用于执行光栅化和插值的类它可以选择使用OpenGL或CUDA的实现根据self.use_opengl的值来决定。然后根据三角形的形状判断是使用范围模式还是实例模式范围模式是指每个批次的顶点和三角形的数量都不同实例模式是指每个批次的顶点的数量相同但三角形的数量不同。如果是范围模式就需要计算每个批次的三角形的起始索引和数量并将它们存储在ranges中然后将每个批次的顶点和三角形拼接起来得到一个大的顶点和三角形的张量。然后将三角形的类型转换为整数类型并保证它们是连续的这是为了方便后续的光栅化运算。接着调用dr.rasterize函数传入顶点、三角形、分辨率和范围如果有的话得到一个光栅化的输出rast_out这是一个(B, H, W, 4)的张量其中B是批次的数量H和W是分辨率的高度和宽度4是每个像素的属性包括三角形的索引、重心坐标和覆盖度(是否被遮挡)。然后调用dr.interpolate函数传入顶点的z坐标、光栅化的输出和三角形得到一个插值的输出depth这是一个(B, H, W, 1)的张量表示每个像素的深度值然后将它的维度交换得到一个(B, 1, H, W)的张量。接着根据光栅化的输出的覆盖度计算出一个遮罩mask这是一个(B, 1, H, W)的张量表示每个像素是否被三角形覆盖然后将深度值乘以遮罩得到一个只有覆盖区域有深度值的张量。然后判断是否有特征输入如顶点颜色如果有的话就再次调用dr.interpolate函数传入特征、光栅化的输出和三角形得到一个插值的输出image这是一个(B, H, W, C)的张量表示每个像素的特征值其中C是特征的维度然后将它的维度交换得到一个(B, C, H, W)的张量然后将特征值乘以遮罩得到一个只有覆盖区域有特征值的张量。最后返回遮罩、深度和特征如果有的话这些都是用于生成人脸图像的重要信息。
