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摘要
伴随着生物学的发展与纳米电子器件仿真技术的进步，原子结构在现代化科技领域发挥至关重要的作用。原子结构的复杂细节使得渲染效果受光源位置影响较大，导致了原子模型渲染工作的困难。基于此，提出了一种基于参考图像的原子模型渲染方法，计算出参考图像的光照参数用于原子模型的渲染。首先，通过改变光源位置，利用POV-Ray脚本实现不同光源角度下的批量模型渲染，采集光源位置参数及渲染图像得到对应光源位置的渲染图像数据集；接着，以残差神经网络为主干设计光源估计网络，并在网络中嵌入注意力机制提升网络准确性，使用优化后的光源估计网络对数据集进行训练，回归光源位置参数；最后将训练好的卷积神经网络应用于参考图像的渲染参数估计中，利用渲染参数渲染目标模型。实验结果显示。通过网络预测的参数与真实照明参数误差极小，具有高度可靠性。
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