CN113744379A - 图像生成方法、装置和电子设备 - Google Patents
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- G—PHYSICS
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- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/06—Ray-tracing
Abstract
本公开实施例公开了图像生成方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素,其中,该第一画布用于记录基于三维模型生成的目标二维图像;基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值;对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,以生成该目标二维图像,其中,该第一画布中除第一类型像素之外的像素为第二类型像素。由此,提供了一种新的图像生成方式。
Description
技术领域 本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及一种图像生成方法、装置和电子设备。 背景技术 随着计算机的发展,用户可以使用电子设备实现各种功能。例如,用户可以通过电子设备观看基于虚拟的世界渲染出逼真的画面。 在一些场景中,基于虚拟的世界渲染出逼真的画面,需要借助渲染实现。渲染是计算机图形学重要的研究方向之一,通常包括基于三维模型生成二维图像的过程。在这里,三维模型可以指示用语言或数据结构定义的三维物体或虚拟场景,三维模型可以包括几何、视点、纹理、照明等信息。 发明内容 提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。 第一方面,本公开实施例提供了一种图像生成方法,该方法包括:从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素,其中,所述第一画布用于记录基于三维模型生成的目标二维图像;基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值;对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,以生成所述目标二维图像,其中,所述第一画布中除第一类型像素之外的像素为第二类型像素。 第二方面,本公开实施例提供了一种图像生成装置,包括:选取单元,用于从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素,其中,所述第一画布用于记录基于三维模型生成的目标二维图像;渲染单元,用于基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值;修复单元,用于对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,以生成所述目标二维图像,其中,所述第一画布中除第一类型像素之外的像素为第二类型像素。 第三方面,本公开实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的图像生成方法。 第四方面,本公开实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的图像生成方法的步骤。 本公开实施例提供的图像生成方法、装置和电子设备,可以先从第一画布中选取出第一类型像素,然后就光线追踪算法渲染第一类型像素;再基于第一类型像素值,对第一画布所记录的二维图像进行图像修复,得到完整的二维图像。由此,提供了一种新的图像生成方法。 具体来说,将二维图像渲染拆解为两阶段,第一阶段从图片中筛选出一部分像素,基于光线追踪渲染这一部分像素;第二阶段基于图像修复将第一阶段未渲染的像素填补。通常来说,图像修复的时间一般远远小于图像渲染的时间,可以忽略不计。由此,可以减少基于管线追踪算法渲染的像素的数量,从而大大减少二维图像渲染所消耗的时间和计算量,提高渲染速度。换句话说,在第一阶段人为筛选掉一部分像素不进行光线追踪,转而在第二阶段使用图像修复进行填补,就可以起到整个渲染流程的加速效果。 对比来说,在一些相关技术中,基于光线追踪的渲染系统会根据指定尺寸的图像逐像素渲染,虽然渲染效果逼真,但它的算法本质上是做蒙特卡洛积分的过程,该过程十分耗费计算机算力。为了加速可能会采取一些硬件加速(如GPU渲染)、并行计算(多个线程同时渲染不同像素点)等手段,但都没有离开逐像素渲染这一思路。 需要说明的是,针对图像修复场景设计图像修复方式(或者说图像修复算法),通常可以对缺失部分内容的数字图像进行修复,由于数字图像缺失的部分内容无规律并且不可知,那么修复难度通常较大。本申请中,在第一类型像素的选取可以控制的情况下,第一画布的修复难度,一般小于对缺失部分内容的数字图像的修复难度。换句话说,针对图像修复场景设计图像修复方式(或者说图像修复算法),对修复第一画布来说,可以理解为高配。由此,选用图像修复的方式,进行渲染,可以以较快的速度和较为准确的生成效果,生成目标二维图像。 附图说明 结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。 图1是根据本公开的图像生成方法的一个实施例的流程图; 图2、图3和图4是根据本公开的图像生成方法的一个应用场景的示意图; 图5是根据本公开的图像生成装置的一个实施例的结构示意图; 图6是本公开的一个实施例的图像生成方法可以应用于其中的示例性系统架构; 图7是根据本公开实施例提供的电子设备的基本结构的示意图。 具体实施方式 下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。 应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。 本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。 需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。 需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。 本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。 请参考图1,其示出了根据本公开的图像生成方法的一个实施例的流程。如图1所示该图像生成方法,包括以下步骤: 步骤101,从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素。 在本实施例中,图像生成方法的执行主体(例如服务器和/或终端设备)可以从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素。 在这里,所述第一画布用于记录基于三维模型生成的目标二维图像。 在这里,三维模型可以指示三维物体和/或虚拟场景。 在这里,目标二维图像可以是待生成的图像。在步骤101的时候,还不存在目标二维图像。可以理解,图1对应的实施例可以包括生成目标二维图像的过程。 通俗理解,第一画布和目标二维图像的关系,可以类比人类画油画的场景中,油画布和油画的关系。但是,本实施例中的第一画布并不是一个可以被感知到的对象,在光线追踪算法的算法原理中,画布可以理解为为了计算需要而设置的概念。 光线追踪(Ray tracing)是三维计算机图形学中的一种渲染算法,可以跟踪从摄像机发出的光线而不是光源发出的光线,实现将编排好的场景的数学模型显现出来。 光线追踪的物理原理,可以简述如下:在几何光学中,可以忽略光线的波动性而直接简化成直线,从而研究光线的物理特性。同样地,在计算机图形学,也可以利用这一特点,以简化光照着色过程;人类的眼睛接收到的光照信息是有限的像素,大多数人的眼睛在5亿像素左右;人类接收到的图像信息可以分拆成5亿个像素,也就是说,可以分拆成5亿条非常微小的光线,以相反的方式去逆向追踪这些光线,可以检测出这些光线对应的场景物体的信息(位置、朝向、表明材质、光照颜色和亮度等等)。 光线追踪利用以上的物理原理衍生而来。将眼睛抽象成摄像机,视网膜抽象成画布(或者称为显示屏幕),5亿个像素简化成画布像素,从摄像机位置与画布的每个像素连成一条射线,去追踪这些射线与场景物体交点的光照信息。 在这里,第一画布的尺寸可以小于人眼可以感知的5亿像素。第一画布的尺寸可以根据实际应用场景设置,在此不做限定。 在本实施例中,可以采用各种方式选取部分像素作为第一类型像素,在此不做限定。作为示例,可以从第一画布中随机选取像素,作为第一类型像素。 可以理解,第一画布包括第一类型像素和第二类型像素的情况下,第一类型像素的数量小于第一画布中像素的数量,在此不再赘述。换句话说,第一类型像素是第一画布中像素的真子集。 步骤102,基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值。 作为示例,以视点(即光线追踪算法原理中假设的摄像机)为起点,向每个第一类型像素发射光线,然后根据碰撞点的材质进行双向反射分布函数(BidirectionalReflectance Distribution Function,BRDF)等的运算,然后再进行漫反射、镜面反射或者折射,如此递归循环直到光线逃离场景或者到达最大反射次数,再对此过程中产生的光线进行蒙特卡洛积分可获得第一类型像素值。 步骤103,对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,以生成所述目标二维图像。 在这里,图像修复可以指基于图像的背景信息恢复图像损失的部分。 可选的,可以采用各种图像修复(Image inpainting)算法进行图像修复,例如,基于插值的图像修复、基于深度学习的图像修复等。 请参考图2、图3和图4,图2、图3和图4示出了图1对应的实施例的示例性应用场景。 在图2中,示出了第一画布中的第一类型像素和第二类型像素。其中,图2中的黑色区域指示第二类型像素,即不会采用光线追踪算法渲染的像素;图2中的空白区域指示第一类型像素,即将会采用光线追踪算法处理渲染的像素。需要说明的是,实际上,人眼不能分辨像素级别尺寸,真实的第一类型像素和第二类型像素难以示出。图2中的画布大小、像素大小和像素的选取,仅仅是为了方便说明而作出的示例图。 图3示出了带空洞(黑色区域)的第一画布,第一画布的第一类型区域已经渲染上第一类型像素值。 然后,对图3所示的第一画布进行图像修复,可以补全第一画布中缺失像素值的第二类型像素。由此,可以得到图4所示的第一画布。图4所示的第一画布可以理解为目标二维图像。 需要说明的是,本实施例提供的图像生成方法,可以先从第一画布中选取出第一类型像素,然后就光线追踪算法渲染第一类型像素;再基于第一类型像素值,对第一画布所记录的二维图像进行图像修复,得到完整的二维图像。由此,提供了一种新的图像生成方法。 具体来说,将二维图像渲染拆解为两阶段,第一阶段从图片中筛选出一部分像素,基于光线追踪渲染这一部分像素;第二阶段基于图像修复将第一阶段未渲染的像素填补。通常来说,图像修复的时间一般远远小于图像渲染的时间,可以忽略不计。由此,可以减少基于管线追踪算法渲染的像素的数量,从而大大减少二维图像渲染所消耗的时间和计算量,提高渲染速度。换句话说,在第一阶段人为筛选掉一部分像素不进行光线追踪,转而在第二阶段使用图像修复进行填补,就可以起到整个渲染流程的加速效果。 对比来说,在一些相关技术中,基于光线追踪的渲染系统会根据指定尺寸的图像逐像素渲染,虽然渲染效果逼真,但它的算法本质上是做蒙特卡洛积分的过程,该过程十分耗费计算机算力。为了加速可能会采取一些硬件加速(如GPU渲染)、并行计算(多个线程同时渲染不同像素点)等手段,但都没有离开逐像素渲染这一思路。 需要说明的是,针对图像修复场景设计图像修复方式(或者说图像修复算法),通常可以对缺失部分内容的数字图像进行修复,由于数字图像缺失的部分内容无规律并且不可知,那么修复难度通常较大。本申请中,在第一类型像素的选取可以控制的情况下,第一画布的修复难度,一般小于对缺失部分内容的数字图像的修复难度。换句话说,针对图像修复场景设计图像修复方式(或者说图像修复算法),对修复第一画布来说,可以理解为高配。由此,选用图像修复的方式,进行渲染,可以以较快的速度和较为准确的生成效果,生成目标二维图像。 在一些实施例中,步骤101,可以包括:基于第一画布中的像素的至少一种相关信息,选取至少一个像素作为第一类型像素。 需要说明的是,基于至少一种相关信息,选取部分像素作为第一类型像素,可以参考一种或者多种相关信息,选取出适合实际应用场景的第一类型像素。 在一些实施例中,所述至少一种相关信息可以包括但是不限于:像素位置和/或预估的像素能量值。 在这里,可以基于像素所在的位置,确定是否选取该像素。 在这里,预估的像素能量值,可以包括根据三维模型先简单预估目标二维图像像素对应的像素值,然后预估出的对应的像素值进行变换得到频谱图,由频谱图预估目标二维图像中像素对应的能量值。 需要说明的是,基于像素位置,选取至少一个像素作为第一类型像素,一般可以实现第一类型像素的分布具有一定规律性,便于针对性地设置图像修复方式,实现图像修复速度较小并且保证较好的修复准确度。 需要说明的是,基于预估像素能量值,选取至少一个像素作为第一类型像素,可以参考像素能量值区分图像信息量较高和较低的区域,对较高的区域采用光线追踪渲染,对较低的区域可以采用图像修复进行处理,一般可以达到更快的渲染速度。 在一些实施例中,所述基于第一画布中的像素的至少一种相关信息,选取至少一个像素作为第一类型像素,包括:从所述第一画布中,选取目标行;从所述第一画布中,选取目标列;将位于目标行并且位于目标列的像素,确定为第一类型像素。 在这里,至少一对相邻目标行在第一画布中的行序号差值不小于2。也就是说,舍弃第一画布中的至少一个行,将经舍弃之后的第一画布中的其它行,作为目标行。 作为示例,选出第一画布中行标号为1的行作为目标行,第一画布中行号为2的行不作为目标行,第一画布中行号为3的行作为目标行。那么,第一画布中行标号为1的行和第一画布中行号为3的行,在选作目标行之后,可以成为相邻目标行。 在这里,至少一对相邻目标列在第一画布中的列序号差值不小于2。也就是说,舍弃第一画布中的至少一个列,将经舍弃之后的第一画布中的其它列,作为目标列。 在这里,至少一对相邻目标列在第一画布中的列序号差值不小于2。也就是说,舍弃第一画布中的至少一个列,将经舍弃之后的第一画布中的其它列,作为目标列。 作为示例,选出第一画布中列标号为1的列作为目标列,第一画布中列号为2的列不作为目标列,第一画布中列号为3的列作为目标列。那么,第一画布中列标号为1的列和第一画布中列号为3的列,在选作目标列之后,可以成为相邻目标列。 需要说明的是,选取目标行和目标列,将目标行和目标列的交集作为第一类型像素,可以尽量保证第一类型像素的分布规律性,便于针对性地实施图像修复,从而进一步保证图像修复质量和提高图像生成速度。 在一些实施例中,相邻目标行在第一画布中的行序号差值为预设第一差值,相邻目标列在第一画布中的序号差值为预设第二差值。 作为示例,预设第一差值的取值可以是2,预设第二差值的取值也可以是2。这种情况下,可以理解为隔1行选出目标行,隔一行选出目标列。 需要说明的是,每队相邻目标行之间的距离为预设第一差值,每对相邻目标列之间的距离为预设第二差值,可以保证第一类型像素分布均匀,降低图像修复难度,保证图像修复的准确性(避免生成的图片效果与基于原始渲染方法渲染得到的图片之间,有肉眼可见的差异),并且,可以尽可能提高图像修复速度。 在一些实施例中,所述基于第一画布中的像素的至少一种相关信息,选取至少一个像素作为第一类型像素,包括:获取目标二维图像的相关二维图像;基于所述相关二维图像的能量分布图,选取至少一个像素作为第一类型像素。 在这里,相关二维图像可以是目标二维图像的相关图像,相关二维图像的图像内容可以与目标二维图像的图像内容具有预设的相关关系。 作为示例,目标二维图像为400*400的图像,相对于目标二维图像的缩小图(例如100*100),可以作为上述的相关二维图像。 作为示例,可以以渲染过程中中间阶段的图像(例如不包括全局光照信息的中间结果),作为上述相关二维图像。 在这里,可以(例如利用傅里叶变换等)计算相关二维图像的频谱图,这个频谱图也可以称为功率图或者能量分布图。 在能量分布图的基础上,可以利用各种方式选取至少一个像素作为第一类型像素。例如,能量值位于前百分之五十的像素作为第一类型像素。 需要说明的是,在目标二维图像还没有生成的情况下,借助相关二维图像的能量分布,选取至少一个像素作为第一类型像素,巧妙地解决了如何获取目标二维图像的能量分布的问题,使得采用能量分布判断渲染区域称为可能。在一些场景中,一般图像中低频区域越多,加速空间越大,基于能量图进行渲染像素的选取,则可以达到更为明显的加速效果。 在一些实施例中,第一画布包括第一数量个像素。 在一些实施例中,所述获取目标二维图像的相关二维图像,包括:确定包括第二数量个像素的第二画布,其中,所述第二数量小于所述第一数量;基于光线追踪算法,将所述三维模型渲染至所述第二画布的各个像素,得到所述相关二维图像。 在这里,第二画布用于记录基于三维模型生成的上述相关二维图像。 可以理解,上述第二画布的尺寸小于第一画布的尺寸。换句话说,基于第二画布得到的相关二维图像,可以视为目标二维图像的缩小图。 将三维模型渲染值第二画布中的各个像素的过程,可以参考步骤102中介绍的渲染过程,在此不再赘述。 需要说明的是,第二画布的尺寸小于第一画布的尺寸,由此渲染第二画布的时间远远小于完整的第一画布的时间。先渲染第二画布,再基于第二画布的能量分布确定第一画布中的第一类型像素的方式,两个渲染过程的时间叠加一般也小于渲染完整的第一类型的画布。因此,可以降低目标二维图像的生成时间。并且,第二画布和第一画布的像素之间具有明确的对应关系,可以实现以第二画布中的能量分布,准确预估目标二维图像的能量分布,实现确定较为准确的第一类型像素。 在一些实施例中,所述基于所述相关二维图像的能量分布图,选取至少一个像素作为第一类型像素,包括:将所述能量分布图中能量值大于能量阈值的像素,确定为第三类型像素;根据第一对应关系和第三类型像素,确定所述第一画布中的第一类型像素。 可选的,上述能量阈值可以是预先设置的,也可以是根据上述能量分布图中的能量值求取的。作为示例,可以将上述能量分布图中的中位数的能量值,作为上述能量阈值。 在这里,所述第一对应关系用于指示能量分布图中像素与第一画布中像素之间的对应关系。 在这里,根据第一画布像素数量和第二画布像素数量之间的关系,可以确定第一画布与第二画布的比例关系。由比例关系,可以确定第二画布中像素与第一画布中像素之间的对应关系。 作为示例,如果第一画布尺寸为400*400,第二画布尺寸时100*100。那么,第一画布中左上角4*4的像素块,可以对应第二画布中左上角1*1的像素。 需要说明的是,选取能量高的区域渲染,能量低的不进行渲染。直观来讲,可以选取那些高频、细节繁多、后期不太容易通过图像修复补全的区域渲染,可以保证生成的图像准确度,而那些低频、图像内容变化较少的平坦的区域不渲染,减少渲染的像素数量,减少渲染时间。 在一些实施例中,上述步骤103,可以包括:基于预设的图像修复方式,对记录有所述第一类型像素值的第一画布进行修复。 在这里,上述预设的修复方式,可以包括一种或者至少两种。 作为示例,可以采用基于插值的图像修复方式,进行图像修复。 作为示例,可以采用基于深度学习的图像修复方式,进行图像修复。 需要说明的是,基于预设的图像修复方式进行修复,可以根据实际的应用需求,保证图像修复效果和修复速度。 在一些实施例中,所述基于预设的图像修复方式,对记录有所述第一类型像素值的第一画布进行修复,包括:根据确定第一类型像素所采用的像素选取方式和预设第二对应关系,从预设的至少两种图像修复方式中,选取与所采用的像素选取方式相对应的图像修复方式;采用选取出的图像修复方式,对记录有所述第一类型像素值的第一画布进行修复。 在这里,所述预设第二对应关系用于表征像素选取方式和图像修复方式之间的对应关系。 像素选取方式可以指示选取像素的方式。从上文可知,像素选取方式可以包括以下至少一项:基于像素位置的方式、基于预估的像素能量值的方式。 像素选取方式可能影响第一阶段(即步骤102指示的渲染阶段)的速度,也可能影响第二阶段(即步骤103指示的图像修复阶段)修复效果。 直观理解,第一阶段渲染较少的第一类型像素,第二阶段图像修复时可参考的信息则较少,第二阶段的修复难度将会加大;第一阶段渲染较多的第一类型像素,第二阶段图像修复时可参考的信息则较多,第二阶段的修复难度较小。修复难度大,通常因修复产生的计算量也会大,修复效果可能也会降低一些。 需要说明的是,根据所采用的图像选取方式,确定图像修复方式,有助于在第一阶段的渲染速度和第二阶段的图像恢复难度之间,寻找平衡点,兼顾第一阶段的速度和第二阶段的修复难度,实现第一阶段速度较快并且第二阶段的修复难度较小,提高目标二维图像的生成的整体效率。 在一些实施例中,所述根据确定第一类型像素所采用的像素选取方式和预设第二对应关系,从预设的至少两种图像修复方式中,选取与所采用的像素选取方式相对应的图像修复方式,可以包括:响应于所采用的确定方式包括基于像素位置的像素选取方式,选取基于插值的图像修复方式作为对应的图像修复方式。 在这里,一般基于像素位置所选取出的第一类型像素,与图像内容无关,并且选取出的第一类型像素之间的位置关系可能具有一些规律。这种情况下,基于插值的图像修复方式确定第二类型像素值,可以正好适应第一类型像素分布规律,较为快速地还原出第二类型像素值。 需要说明的是,在各种图像修复方式中,基于插值的图像修复方式是消耗计算量和消耗时间较少的方式。在基于插值的图像修复方式可以贴合基于位置的像素选取方式的特点情况下,以基于插值的图像修复方式进行图像修复,可以实现既保证图像修复效果,又极大程度得减少了时间和计算资源的消耗。 进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种图像生成装置的一个实施例,该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。 如图5所示,本实施例的图像生成装置包括:选取单元501、渲染单元502和修复单元503。其中,选取单元,用于从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素,其中,所述第一画布用于记录基于三维模型生成的目标二维图像;渲染单元,用于基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值;修复单元,用于对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,以生成所述目标二维图像,其中,所述第一画布中除第一类型像素之外的像素为第二类型像素。 在本实施例中,图像生成装置的选取单元501、渲染单元502和修复单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图1对应实施例中步骤101、步骤102和步骤103的相关说明,在此不再赘述。 在一些实施例中,所述基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值,包括:基于第一画布中的像素的至少一种相关信息,选取至少一个像素作为第一类型像素。 在一些实施例中,所述至少一种相关信息包括:像素位置和/或预估的像素能量值。 在一些实施例中,所述基于第一画布中的像素的至少一种相关信息,选取至少一个像素作为第一类型像素,包括:从所述第一画布中,选取目标行,其中,至少一对相邻目标行在第一画布中的行序号差值不小于2;从所述第一画布中,选取目标列,其中,至少一对相邻目标列在第一画布中的列序号差值不小于2;将位于目标行并且位于目标列的像素,确定为第一类型像素。 在一些实施例中,相邻目标行在第一画布中的行序号差值为预设第一差值,相邻目标列在第一画布中的序号差值为预设第二差值。 在一些实施例中,所述基于第一画布中的像素的至少一种相关信息,选取至少一个像素作为第一类型像素,包括:获取目标二维图像的相关二维图像;基于所述相关二维图像的能量分布图,选取至少一个像素作为第一类型像素。 在一些实施例中,第一画布包括第一数量个像素;以及所述获取目标二维图像的相关二维图像,包括:确定包括第二数量个像素的第二画布,其中,所述第二数量小于所述第一数量;基于光线追踪算法,将所述三维模型渲染至所述第二画布的各个像素,得到所述相关二维图像。 在一些实施例中,所述基于所述相关二维图像的能量分布图,选取至少一个像素作为第一类型像素,包括:将所述能量分布图中能量值大于能量阈值的像素,确定为第三类型像素;根据第一对应关系和第三类型像素,确定所述第一画布中的第一类型像素,其中,所述第一对应关系用于指示能量分布图中像素与第一画布中像素之间的对应关系。 在一些实施例中,所述对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,包括:基于预设的图像修复方式,对记录有所述第一类型像素值的第一画布进行修复。 在一些实施例中,所述基于预设的图像修复方式,对记录有所述第一类型像素值的第一画布进行修复,包括:根据确定第一类型像素所采用的像素选取方式和预设第二对应关系,从预设的至少两种图像修复方式中,选取与所采用的像素选取方式相对应的图像修复方式;采用选取出的图像修复方式,对记录有所述第一类型像素值的第一画布进行修复;其中,所述预设第二对应关系用于表征像素选取方式和图像修复方式之间的对应关系。 在一些实施例中,所述根据确定第一类型像素所采用的像素选取方式和预设第二对应关系,从预设的至少两种图像修复方式中,选取与所采用的像素选取方式相对应的图像修复方式,包括:响应于所采用的确定方式包括基于像素位置的像素选取方式,选取基于插值的图像修复方式作为对应的图像修复方式。 请参考图6,图6示出了本公开的一个实施例的图像生成方法可以应用于其中的示例性系统架构。 如图6所示,系统架构可以包括终端设备601、602、603,网络604,服务器605。网络604用以在终端设备601、602、603和服务器605之间提供通信链路的介质。网络604可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。 终端设备601、602、603可以通过网络604与服务器605交互,以接收或发送消息等。终端设备601、602、603上可以安装有各种客户端应用,例如网页浏览器应用、搜索类应用、新闻资讯类应用。终端设备601、602、603中的客户端应用可以接收用户的指令,并根据用户的指令完成相应的功能,例如根据用户的指令在信息中添加相应信息。 终端设备601、602、603可以是硬件,也可以是软件。当终端设备601、602、603为硬件时,可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备601、602、603为软件时,可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。 服务器605可以是提供各种服务的服务器,例如接收终端设备601、602、603发送的信息获取请求,根据信息获取请求通过各种方式获取信息获取请求对应的展示信息。并展示信息的相关数据发送给终端设备601、602、603。 需要说明的是,本公开实施例所提供的图像生成方法可以由终端设备执行,相应地,图像生成装置可以设置在终端设备601、602、603中。此外,本公开实施例所提供的图像生成方法还可以由服务器605执行,相应地,图像生成装置可以设置于服务器605中。 应该理解,图6中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。 下面参考图7,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图6中的终端设备或服务器)的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。 如图7所示,电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还存储有电子设备700操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。 通常,以下装置可以连接至I/O接口705:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707;包括例如磁带、硬盘等的存储装置708;以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。 特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装,或者从存储装置708被安装,或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。 需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。 在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。 上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。 上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:从第一画布的像素中,选取至少一个像素作为第一类型像素,其中,所述第一画布用于记录基于三维模型生成的目标二维图像;基于光线追踪算法对第一类型像素进行渲染,得到第一类型像素值;对记录有第一类型像素值的第一画布进行图像修复,得到第二类型像素的第二类型像素值,以生成所述目标二维图像,其中,所述第一画布中除第一类型像素之外的像素为第二类型像素。 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。 附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。 描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定,例如,选取单元还可以被描述为“选取至少一个像素作为第一类型像素的单元”。 本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。 在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。 以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。 此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地,在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。 尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。