基于GAN的树叶飘落模拟

为了模拟在三维渲染、虚拟现实、游戏场景、电影特效等环境中具有真实感的树叶飘落效果,同时受当下日益成熟的深度学习算法的启发,提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)的树叶飘落动态效果模拟算法。首先,通过实验或实地采集不同环境条件下(风力级别、扰动级别等)树叶飘落的6元时间序列制作训练数据集;然后使用该数据集对双通道对抗式生成网络模型(DACGAN)进行训练;其次,训练后的模型能够根据需求(风力级别、扰动级别等)输出三维落叶数据;最后,将这些数据用于各种图形渲染环境中。理想状态下,相对于传统的基于数学模型控制飘落的方法以及人为设置关键帧的动画方法,可以为捕获树叶飘落的真实感提供可能,且随着计算机视觉技术以及深度学习技术的发展成熟,使得现实中的三维数据更易获取,生成模型更加优化,DACGAN算法成本更低。