3D建模服務(3D Modeling Kit)是HMS Core在圖形影像領域又一技術開放,3D建模產品的定位就是要做快速、簡潔、低成本的3D制作能力,并陸續開放給有3D模型、影片游戲制作等能力訴求的開發者,開發者無需特殊硬體(RGBD\LiDAR等)也可以利用拍攝影像之間共視資訊匹配,估算出深度資訊并完成采集,
3D建模服務已經開放了物體建模的能力,還有平面的材質生成和動作捕捉三大核心能力,接下來還會對人體的建模以及面部捕捉做進一步的能力開放,下面就來為開發者們分享介紹一下,
一、3D物體建模能力
(1)3D物體建模能力介紹
3D物體建模的能力,不同于傳統的建模師用3D軟體制作模型的方式,或是通過掃描儀進行建模的方式,我們的定位是要做移動端快速的、低成本UDC的生產,只需普通RGB相機,通過拍攝物體不同角度的多張影像,上傳到云端,即可實作物體3D幾何模型和紋理的自動化生成,硬體要求上,當前我們支持安卓和iOS,WEB APR,形成全終端的支持形態,
對于支持的類別,因為這是通過拍照攝影的方法,所以就要求這個物體的紋理需要盡量豐富、不反光、尺寸中等、剛體,典型物體包括:商品類的毛絨玩具、包、鞋子等,家具類的比如沙發、抱枕,文物類可以是青銅器、石器、木器等,

支持物體尺寸大概是在10立方厘米和2立方米之間,當然物理尺寸更大也是能建模的,只是建模的時間會更長一點,如果建模的圖片在1080P的解析度,整個建模時長大概在5分鐘以內,最后輸出的格式也是標準的3D模型的格式,包括obj和gltf的格式,最后比較重要的一點,就是支撐這個能力的SDK包只有83K的大小,對于我們APP開發者們來說是非常友好的,
(2)3D物體建模采集方法建議
如果開發者想建一個比較完整的模型,對采集條件還是有一定要求的,
第一,環境,建議將單一的采集物體靜置于純色的平面上,
第二,光照,光照需柔和,避免燈光過暗,或某一面有強烈的陰影,
第三,拍攝,要對焦,覆寫均勻而足夠的多視角,含仰視、平視、俯視角度共50張以上,相機移動盡可能緩慢,
第四,采集程序,相鄰照片至少有70%-80%的重疊,展示盡量大且完整,要求盡量保證拍攝無虛焦、運動模糊、抖動模糊,
最后一點,物體的底部可以通過翻轉續拍去建立,實作物體完整模型的呈現,
(3)應用場景
對于物體建模,比較典型就是電商的場景,下圖是我們做的關于鞋子的建模和文物的建模,我們放置了一個小型的轉盤,再放了一個小型的燈箱,然后按照以上方式就可以實作建模,相較2D的商品展示,3D的展示可以給用戶帶來更好的體驗,在電商行業,3D商品展示可以提供差異化體驗,通過“看、試、穿、戴”等模擬方式提升用戶轉化,在文博行業,文物經三維數字化建模后,可應用于文物數字保存及多媒體展示,

二、平面材質的生成
(1)三維材質定義
第二個能力是平面材質的生成,圖形學中的表觀(Appearance)又稱材質,是描述光線如何在物體表面和內部進行互動的一種性質,由材質模型和一組控制引數來定義表面外觀,從下組圖可以看出,左邊的圖,如果不仔細看,對整個場景的感受非常弱,但如果把墻面、地面、油桶、桌面,這些材料加上去以后,真實感立刻顯示出來了,

在材質制作程序中,開發者和用戶有哪些痛點呢?
第一,從現實世界采集的紋理通常需要經過美術用專業軟體處理,才能用于渲染中取得真實感效果,比如去除光照影響、調整凸凹、尺度等處理,程序耗時、費力且難以標準化;第二,傳統紋理貼圖處理效果嚴重依賴美術經驗和特定渲染器,紋理素材在不同專案和渲染器間復用困難,專案積累少、制作成本居高不下,
為了解決這些痛點,我們提供兩種思路:
第一種,利用深度學習推理網路,一鍵生成符合PBR標準的紋理要素,提升紋理制作效率和質量;第二種,將技術美術的經驗和制作規范固化為遵循PBR標準的資料,通過資料在不同專案和渲染器間復用素材,傳承美術制作經驗,
(2)材質生成能力介紹
材質生成能力提供將RGB影像轉換為PBR材質的能力,僅需要拍攝一張或多張RGB圖片,便可一鍵生成五種材質貼圖,
使用該能力只需要普通RGB手機,不要求ToF或LiDAR,支持安卓所有機型;支持的材質型別,主要包括混凝土、大理石、巖石、碎石、磚、石膏、黏土、金屬、木材、樹皮、皮革、織物、漆面、塑料、合成材料等材質;支持diffuse map, normal map, specular map, roughness map,height map貼圖型別;對于輸入影像的解析度,當前已經能支持1k~8k貼圖的輸出,輸入影像中需無接縫、無亮斑、陰影、倒影;對于最終制作效果,通過SSIM的評價指標評價,約大于0.9,效果是非常好的,
(3)材質庫
開發者可以根據需要使用種類豐富的材質庫,可以根據需求篩選場景和種類并提供1k-8k解析度的的PBR材質貼圖,同時,支持查詢、預覽和下載等功能,
三、動作捕捉能力
剛剛發布的動作捕捉能力是通過普通單目攝像頭輸入連續視頻幀或RGB影像,精準快速估計24個人體骨骼關鍵點的三維資訊,開發者集成也只需要用到普通的手機,輸入視頻流或影像,就可以估計出人體骨骼,可以支持站立、行走、舞蹈、蹲、側身、彎腰等常見動作,
視頻流、RGB影像的輸入格式,建議視頻中圖片解析度不小于320320 px,解析度過低影響檢測精度,同時解析度不高于19201080 px,解析度過高會影響檢測幀率,輸出的格式也比較重要,動作捕捉能力可以同時輸出24個人體骨骼關鍵點的四元數和3D坐標,在一些引擎里面,直接可以驅動匹配,
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