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一种提高3D模型浅浮雕建模质量的方法

     

摘要

顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差.针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法向图的细节,网络的输入是低分辨率3D模型的法向图,输出是高分辨率法向图.实验结果表明:该算法可以有效提升低分辨率法向图的细节,显著提升低分辨率3D模型的浅浮雕建模质量.

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