CN114418917B - 数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
数据处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114418917B CN114418917B CN202210237666.3A CN202210237666A CN114418917B CN 114418917 B CN114418917 B CN 114418917B CN 202210237666 A CN202210237666 A CN 202210237666A CN 114418917 B CN114418917 B CN 114418917B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rendering
- candidate
- image sequence
- parameters
- parameter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims abstract description 856
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 71
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 37
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 26
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 40
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 8
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 206010064571 Gene mutation Diseases 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Generation (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；若第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；基于更新的候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。采用本申请实施例，可提高转换效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
很多应用中都涉及到大量的美术资源，比如在游戏应用中，游戏角色、角色技能、特效以及皮肤等等都是美术资源。由于很多应用的开发和运营时间较长，一旦要对引擎渲染技术进行升级，提高画面品质，就需要对早期制作的美术资源进行相应的调整，例如将美术资源在低动态范围（Low Dynamic Range，LDR）空间的渲染参数转换到高动态范围（HighDynamic Range，HDR）空间中，得到新的渲染参数。目前常用到的渲染参数转换方式是人工调整，如果美术资源数量过于庞大，人工调整的渲染参数较多，导致渲染参数的耗时长，每一次技术升级的代价很大。因此，如何高效地在不同渲染空间转换美术资源的渲染参数成为当今研究的热点问题之一。
发明内容
本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，实现了渲染参数在不同渲染空间中的自动转换，节省转换时间，从而可提高转换效率。
一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，包括：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
获取所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
一方面，本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括：
获取单元，用于获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数；
渲染单元，用于采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定单元，用于获取所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数；
渲染单元，还用于采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
处理单元，用于若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
确定单元，还用于基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
一方面，本申请实施例提供了一种数据处理设备，包括：处理器，适用于实现一条或多条计算机程序；计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并执行：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
一方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被数据处理设备的处理器执行时，用于执行：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序存储在计算机存储介质中；数据处理设备的处理器从计算机存储介质中读取计算机程序，该处理器执行计算机程序，使得数据处理设备执行：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
本申请实施例中，当需要在将美术资源在不同渲染空间进行转换时，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；然后确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用该候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，其中，采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列，与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值；最后，基于更新的候选参数确定美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。由上述数据处理流程可见，将第一渲染参数从第一渲染空间转换到第二渲染空间得到第二渲染参数这个过程是基于交叉变异处理自动完成的，无需人工参与，节省了人力资源的浪费，并且相比于人工转换，本申请的自动转换可以节省转换时间，从而提高转换效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种数据处理方法的实现流程图；
图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种采用遗传算法对候选渲染参数进行交叉变异处理的流程图；
图5是本申请实施例提供的一种变异处理的流程图；
图6是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本申请实施例提供了一种数据处理方案，用来解决同一美术资源在不同渲染空间中渲染参数需要转换的问题，采用本申请提供的数据处理方案可以通过交叉变异处理自动地完成美术资源的渲染参数在第一渲染空间转换到第二渲染空间得到新的渲染参数，无需人工参与转换，节省了人力资源消耗，也节省了转换耗时，从而提高了转换效率。
具体实现中，参见图1，为本申请实施提供的一种数据处理方案的实现流程图，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，然后采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染得到第一图像序列；进一步的，确定美术资源在第二渲染空间中的候选渲染参数，该候选渲染参数可以是基于第一渲染参数确定的，并采用候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列，比较第二图像序列与第一图像序列之间的差异，如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理，得到更新的候选渲染参数；采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列，与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，进一步的，基于更新的候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则可以不会对候选渲染参数进行交叉变异处理，直接根据候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。
本申请提供的数据处理方案适用于长期开发运营的应用，比如游戏应用，在游戏应用中，美术资源可以包括游戏角色、游戏角色的技能、皮肤、道具等等。由于游戏开发和运营的时间很长，一旦要对引擎渲染技术进行升级，提高游戏的画面品质，就需要对早期制作的美术资源进行相应的配套升级，主要是渲染参数转换，比如早期制作的美术资源是在LDR空间进行渲染的，升级后这些美术资源需要在HDR空间进行渲染，由于渲染空间的不同，渲染时使用的渲染参数也不相同，因此原本在LDR空间对美术资源进行渲染时所用到的渲染参数，需要转换到HDR空间，以在HDR空间基于转换后的渲染参数对美术资源进行渲染，从而达到提升游戏画面品质的效果。
在游戏应用中，美术资源的数量过于庞大，上述数据处理方案中只是以众多美术资源中任意一个美术资源为例，对于游戏应用中涉及到的所有均可以采用上述数据处理方案进行不同渲染空间的渲染参数转换，这样一来，不仅节省了渲染参数转换所耗时间，提高了转换效率，并且实现了所有美术资源的渲染参数调整的标准是统一的，调整前后的美术资源不会存在较大差异。
在一个实施例中，本申请提出的数据处理方案可由数据处理设备执行，数据处理设备可以是终端设备，比如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能语音交互设备、智能家电、智能手表、车载终端、飞行器等；或者，数据处理设备还可以是服务器，比如独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。
在其他实施例中，本申请提出的数据处理方法也可以是由数据处理设备和其他设备共同执行的，比如美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数存储在其他设备中，当需要在不同渲染空间进行渲染参数转换时，数据处理设备通过与其他设备的交互获取到美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，然后采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染得到第一图像序列，进一步的，确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，然后采用候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；进而，将第二图像序列与第一图像序列进行相似性对比，若第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，进一步的，基于更新的候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。可选的，数据处理设备还可以将美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数传输给其他设备，由其他设备进行存储。
可选的，其他设备中的第一渲染参数和第二渲染参数可以上传到区块链中存储，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。由于上述特性，区块链中存储的数据具有不可篡改性，将第一渲染参数和第二渲染参数存储到区块链中可以保证第一渲染参数和第二渲染参数安全和不被篡改。
基于上述的数据处理方案，本申请实施例提供了一种数据处理方法。参见图2，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图，图2所述的数据处理方法可由数据处理设备执行，具体可由数据处理设备的处理器执行。图2所述的数据处理方法可包括如下步骤：
步骤S201、获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染得到第一图像序列。
其中，第一渲染参数可以是存储在数据处理设备本地的，获取第一渲染参数可以是指数据处理设备从本地存储中拿出该第一渲染参数。或者，第一渲染参数可以是存储在其他设备中，获取第一渲染参数可以是指：数据处理设备与其他设备进行信息交互来接收其他设备中存储的第一渲染参数。
第一渲染参数是在第一渲染空间渲染美术资源所需的参数，比如渲染引擎Unity中调色模块的参数，第一渲染空间可以是指LDR空间，LDR是为低端设备提供的方案，将偏色存储在标准色彩对照表中。在了解LDR之前，首先介绍一下动态范围（Dynamic Range，DR），DR是一种用数学方式来描述某个给定场景的亮度层次方位的技术术语，指图像中所包含的从最亮至最暗的比值，也就是图像从最亮到最暗之间灰度划分的等级数；动态范围越大，所能表示的层次越丰富，所包含的色彩空间也越广。在LDR空间中渲染的图像是低动态范围图像，这类图像是8位图片，日常生活中常见的电子图片，几乎都是LDR空间的图像。LDR所采用的色模型是目前通用的图描述模型即RGB模块，每种色彩都可以用三原色（红、绿、蓝）加上适当的亮度来标识，三原色的亮度梯度各为256级，也就是说，LDR空间的颜色一共有256^3=16777216种，但是LDR空间的颜色也只能算是对现实颜色进行压缩，看似丰富，但是和现实中的显色相比，局限了很多，一旦需要进行调色等后续加工，便会因为颜色不够而难以进行。
相比于第一渲染空间，第二渲染空间具有更加丰富的颜色，第二渲染空间可以是HDR空间，HDR空间相比于LDR会有一个更大的颜色范围，在HDR空间中亮的东西可以变得非常亮，暗的东西可以变的非常暗，而且充满细节，同时还可以根据光源的真实强度指定HDR空间中渲染出图像的强度。
第一图像序列中可以包括一张或多张图像。作为一种可行的实施例，采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染得到第一图像序列的实施方式可以包括：在第一渲染空间基于第一渲染参数对美术资源进行渲染，每隔预设时间截图一张图像，最后所有截图得到的图像按照截图的先后顺序进行排列便组成了第一图像序列。该预设时间可以是0.1秒，0.2秒以及其他任意时间。
步骤S202、确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列。
其中，美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数的数量可以为多个。可选的，确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，可以包括：对第一渲染参数进行渲染空间转换处理可以是对第一渲染参数进行随机扰动，得到美术资源在第二渲染空间的候选参数。其中，对第一渲染参数进行随机扰动是指对第一渲染参数随机加减第一渲染参数20%以内的随机数值，并保证随机扰动后得到的多个候选渲染参数在规定的范围内。
可选的，确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数还可以包括：将第一渲染参数作为美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数。
具体实现中，采用候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列可以包括：在第二渲染空间基于候选渲染参数对美术资源进行渲染，每隔预设时间截图一张图像，最后所有截图得到的图像按照截图的先后顺序排列便组成了候选渲染参数对应的第二图像序列。该预设时间与确定第一图像序列时的预设时间是相同的，如此一来，第一图像序列中图像的数量与第二图像序列中图像的数量是相同的，并且第一图像序列中按序排列的图像与第二图像序列中按序排列的图像在位置上是一一对应。换言之，在第一图像序列中排列在第一位置的图像与第二图像序列中排列在第一位置的图像相对应，在第一图像序列中排列在第二位置的图像与第二图像序列中排列在第二位置的图像相对应，对于排列在其他位置的图像也是一一对应的，在此不再赘述。
步骤S203、若第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，更新的第二图像序列是采用更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的。
在判断第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异是否满足差异阈值之前，
首先计算第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异。具体地，确定第二图像序列与
第一图像序列之间的相似性差异，可以包括：确定所述第一图像序列与所述第二图像序列
中每个相对应的位置处的两个图像之间的像素差值；将确定到的像素差值进行平均运算，
得到所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异。举例来说，假设第一图像
序列包括W个图像，第一图像序列表示为（
），第二图像序列也包括W个图像，
第二图像序列可以表示为（
），确定第一图像序列和第二图像序列之间的相似
性差异可以通过如下公式（1）表示：
在公式（1）中，channel是图像的RGB三通道，row是一张图像的行数，col是一张图像的列数。
确定了第一图像序列和第二图像序列之间的相似度差异后，将该相似度差异与差异阈值相比较，差异阈值可以是预先设定好的，如果相似度差异小于差异阈值，则确定第一图像序列和第二图像序列之间的相似度差异满足差异阈值；相反的，如果相似度差异大于差异阈值，则确定第一图像序列和第二图像序列之间的相似度不满足差异阈值。
需要说明的是，上述只是以候选渲染参数是一个为例，在实际应用中，候选渲染参数的数量可以不止一个。如果候选渲染参数的数量为多个比如两个或两个以上，那么第二图像序列也为多个，第二图像序列的数量与候选渲染参数的数量是相同的，一个候选渲染参数对应一个第二图像序列。此时，第二图像序列和第一图像序列之间的相似度差异不满足差异阈值是指：每个第二图像序列与第一图像序列之间的相似度差异均不满足差异阈值；第二图像序列和第二图像序列之间的相似度差异满足差异阈值是指：多个第二图像序列中存在任意一个第二图像序列与第一图像序列之间的相似度差异满足差异阈值。
如果确定出第二图像序列和第一图像序列之间的相似度差异不满足差异阈值，则需要对候选渲染参数进行更新处理。具体地，对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，以保证采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似度差异满足差异阈值。
其中，更新的候选渲染参数可以是采用遗传算法进行多次交叉变异处理得到的。具体实现中，对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，可以包括：采用遗传算法对候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数；采用待定的候选渲染参数在第二渲染空间进行渲染得到待定的候选渲染参数对应的第二图像序列；若待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则将待定的候选渲染参数确定为更新的候选参数；如果待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则将待定的候选渲染参数作为候选渲染参数并触发执行对候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数的步骤。
也就是说，对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数是一个循环的过程，在每次循环中对候选渲染参数进行交叉变异处理得到一个待定的候选渲染参数，如果该待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则该待定的候选渲染参数作为最后得到的更新的候选渲染参数；反之，如果该待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则将待定的候选渲染参数作为候选渲染参数，循环执行上述的各个步骤，直到得到更新的候选渲染参数。
步骤S204、基于更新的候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。
作为一种可行的实施方式，可以将更新的候选渲染参数直接作为美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。
作为另一种可行的实施方式，可以先将更新的候选渲染参数导入到渲染引擎中，以使渲染引擎基于更新的候选渲染参数输出渲染效果，管理对象通过该渲染效果判断更新的候选渲染参数渲染出的渲染效果是否正确，或者是否合适，如果不合适，可以输入调整操作；数据处理设备对更新的候选渲染参数执行调整操作，并将执行了调整操作后的更新的候选渲染参数作为美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。
可选的，更新的候选渲染参数的数量可以为一个或多个，如果更新的候选渲染参数的数量为一个，则直接采用上述两种实施方式确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数；如果更新的候选渲染参数的数量为多个，则首先需要从多个更新的候选渲染参数中选择一个更新的候选渲染参数，再通过上述两种可行的实施方式对选择出的更新的候选渲染参数进行处理得到美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。选择出的更新的候选渲染参数对应的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异小于，其他的更新的候选渲染参数对应的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异；或者选择出的更新的候选渲染参数对应的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足预先设定的选择阈值。
本申请实施例中，当需要在将美术资源在不同渲染空间进行转换时，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；然后确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用该候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，其中，采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值；最后，基于更新的候选参数确定美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。由上述数据处理流程可见，将第一渲染参数从第一渲染空间转换到第二渲染空间得到第二渲染参数这个过程是基于交叉变异处理自动完成的，无需人工参与，节省了人力资源的浪费，并且相比于人工转换，本申请的自动转换可以节省转换时间，从而提高转换效率。
基于上述的数据处理方法，本申请实施例提供了另一种数据处理方法。参见图3，为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图，图3所述的数据处理方法可由数据处理设备执行，具体可由数据处理设备中的处理器执行。图3所述的数据处理方法可包括如下步骤：
步骤S301、获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列。
步骤S302、对所述第一渲染参数进行随机扰动处理，得到多个候选渲染参数，并采用多个候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到多个第二图像序列，一个候选渲染参数对应一个第二图像序列。
在一个实施例中，步骤S301和步骤S302中包括的一些可行的实施方式可参见图2中相关步骤的描述，在此不再赘述。
步骤S303、若多个候选渲染参数中存在目标候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则基于目标候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。
其中，目标候选渲染参数的数量可以为一个或多个，基于目标候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数，可以包括：从目标候选渲染参数中选择一个目标候选渲染参数；将选择出的目标候选渲染参数直接作为美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数；或者，对选择出的目标候选渲染参数进行微调，将微调后的目标候选渲染参数确定为美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。可选的，对选择出的目标候选渲染参数进行微调的方法与前述步骤S204中对更新的候选渲染参数进行调整的方法相同，此处不再赘述。
如果目标候选渲染参数的数量为一个，那么该目标候选渲染参数就是选择出的目标候选渲染参数；如果目标候选渲染参数的数量为多个，那么选择的出的目标候选渲染参数是指多个目标候选渲染参数中，对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异最小的目标候选渲染参数。
步骤S304、若每个第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异均不满足差异阈值，则采用遗传算法对多个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数。
应当理解的，遗传算法的实现可以包括选择、交叉、变异以及合并几个主要流程，在本申请实施中，采用遗传算法对多个候选渲染参数进行交叉变异处理也可以包括这几个流程，具体实现中，选择是指：按照每个候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异由小到大的顺序从多个候选渲染参数中选取M个候选渲染参数；M的取值大于或等于多个候选渲染参数的总数量的一半，且小于或等于多个候选渲染参数的总数量；交叉变异是指：采用遗传算法对M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数；合并是指：M个候选渲染参数和N个中间渲染参数组成了待定的候选渲染参数。举例来说，假设多个候选渲染参数的数量为100，选择的M个候选渲染参数的数量为50，采用遗传算法对100组候选渲染参数进行交叉变异处理得到待定的候选渲染的流程可如图4所示，输入100组候选渲染参数后，对100组候选渲染参数进行选择，选择出50组候选渲染参数；对选择出的50组候选渲染参数进行交叉、变异；并将交叉、变异后的50组候选渲染参数与原始选择出的50组候选渲染参数进行合并，得到待定的候选渲染参数。
其中，每个候选渲染参数中可以包括P个子参数，对M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数，可以包括：从M个候选渲染参数中随机选取两个候选渲染参数作为父基因和母基因；然后确定出一个目标位置，将父基因和母基因中位于该目标位置处的子参数进行交换得到两个孩子基因，一个孩子基因中也同样包括P个子参数，目标位置的数量可以为一个或多个，目标位置的选取可以是与子参数的数量有关的，比如可以选取子参数的数量的10%个目标位置，比如子参数的数量为50个，则可以选取50的10%，也即5个位置作为目标位置，这些位置可以是随机的一些位置，可以是连续的，也可以是不连续的；判断得到的孩子基因的数量是否小于N，如果小于N，则循环执行确定目标位置的步骤；如果孩子基因的数量等于N，则结束循环，并对N个孩子基因进行变异处理，将变异处理后的N个孩子基因确定为N个中间渲染参数。其中，N是正整数，N与M之间的大于关系不做限定，N可以大于、小于或者等于M。
具体地，对N个孩子基因进行变异处理，可以包括：为每个孩子基因中的P个子参数中的每个子参数设置一个变异参考值；针对N个孩子基因中任意一个孩子基因，依次遍历每个孩子基因中的P个子参数，将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异。举例来说，参见图5，为本申请实施例提供的一种对N个孩子基因进行变异处理的流程图，输入N个孩子基因开始遍历，随机选取一个孩子基因并依序选择该孩子基因中的子参数，这个过程可以称为基因选择；判断选择的子参数是否需要变异；如果需要变异，则进行基因变异；如果不需要，则判断是否满足结束遍历条件，满足结束遍历条件是指：N个孩子基因中每个孩子基因均被遍历且每个孩子基因中的每个子参数均被遍历；不满足结束遍历条件是指：N个孩子基因中存在未被遍历的孩子基因，和/或某个孩子基因中存在未被遍历的子参数。
如果不满足结束遍历条件，则返回执行基因选择的步骤；如果满足结束遍历条件，则结束遍历，并输出变异处理后的N个孩子基因，将这个N个孩子基因作为N个中间渲染参数。
其中，每个子参数对应的变异参考值可以是一个0到1之间的数值，通常情况下变异参考值可以为0.05。如果一个子参数的参考变异参考值小于0.05，则确定该子参数是需要进行变异的，反之则不需要变异。将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异是指：将变异参考值小于所述变异阈值的子参数的参考变异参考值随机更改为大于或等于所述变异阈值的数值。
步骤S305、采用待定的候选渲染参数在第二渲染空间进行渲染得到待定的候选渲染参数对应的第二图像序列。
可选的，采用待定的候选渲染参数在第二渲染空间进行渲染得到待定的候选渲染参数对应的第二图像序列，可以包括：在第二渲染空间基于待定的候选渲染参数对美术资源进行渲染，每隔预设时间截图一张图像，最后所有截图得到的图像按照截图的先后顺序进行排列便组成了待定的候选渲染参数对应的第二图像序列。该预设时间与前述确定第一图像序列的预设时间可以是相同的，均可以是0.1秒，0.2秒以及其他任意时间。
步骤S306、若待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则将待定的候选渲染参数确定为更新的候选渲染参数，并基于更新的候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。
具体地，可以采用前述确定候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似度差异的相同方法，来确定待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似度阈值，此处不再赘述。
如果待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，那么就将待定的候选渲染参数确定为更新的候选渲染参数。如果不满足，则执行步骤S307。
得到了更新的候选渲染参数后，可以基于更新的候选渲染参数确定美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。具体地，可以将更新的候选渲染参数直接作为美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数；或者，还可以对更新的候选渲染参数进行微调，例如根据基于更新的候选渲染参数渲染得到的渲染效果对更新的候选渲染参数进行调整，将调整后的更新的候选渲染参数作为美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。
步骤S307、若待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则将待定的候选渲染参数作为多个候选渲染参数并触发执行对多个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数的步骤。
也就是说，如果待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则循环执行确定待定的候选渲染参数的步骤，直到确定出的候选渲染参数对应的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值。
在本申请的数据处理方法中，基于遗传算法和美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数来将美术资源由第一渲染空间转换到第二渲染空间，从而得到美术资源在第二渲染空间的第二渲染参数。整个转换过程是自动实现的，无需人工参与，节省了人力资源的消耗，并且也提供了转换效率。由于一些热门应用比如游戏应用包括很多美术资源，对每个美术资源都采用本申请实施例的数据处理方法进行转换，可以保证所有美术资源在转换后具有较好的一致性，帮助游戏应用快递地对早期资源进行配套升级，减少重复制作美术资源的成本。
基于上述的数据处理方法的实施例，本申请实施例提供了一种数据处理装置。参见图6，为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图，图6所述的数据处理装置可运行如下单元：
获取单元601，用于获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数；
渲染单元602，用于采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定单元603，用于获取所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数；
所述渲染单元602，还用于采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
处理单元604，用于若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
所述确定单元603，还用于基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
在一个实施例中，所述确定单元603还用于：
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则基于所述候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
在一个实施例中，所述确定单元603在基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数时，执行如下步骤：
将所述更新的候选渲染参数作为所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数；或者，
将所述更新的候选渲染参数导入到渲染引擎中，以使所述渲染引擎基于所述更新的候选渲染参数输出渲染效果；
接收基于所述渲染效果输入的调整操作，并对所述更新的候选渲染参数执行所述调整操作；
将执行了所述调整操作后的更新的候选渲染参数作为所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
在一个实施例中，所述处理单元604在对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数时，执行如下步骤：
采用遗传算法对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数；
采用所述待定的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染，得到所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列；
若所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，则将所述待定的候选渲染参数确定为所述更新的候选渲染参数；
若所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足所述差异阈值，则将所述待定的候选渲染参数作为候选渲染参数并触发执行对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数的步骤。
在一个实施例中，所述确定单元603还用于：
确定所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异；
在一个实施例中，所述确定单元603在确定所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异时，执行如下步骤：
确定所述第一图像序列与所述第二图像序列中每个相对应的位置处的两个图像之间的像素差值；
将确定出的像素差值进行平均运算，得到所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异。
在一个实施例中，候选渲染参数是对所述第一渲染参数进行随机扰动生成的，所述候选渲染参数的数量为多个，所述第二图像序列的数量与所述候选渲染参数的数量相同，一个候选渲染参数对应一个第二图像序列；
所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值是指：每个候选渲染参数对应的第二图像序列，与所述第一图像序列之间的相似性差异均不满足所述差异阈值；
所述第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值是指：多个候选渲染参数中目标候选渲染参数对应的第二图像序列，与第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值。
在一个实施例中，所述处理单元604在采用遗传算法对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数时，执行如下步骤：
按照每个候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异由小到大的顺序，从所述多个候选渲染参数中选取M个候选渲染参数；M的取值大于或等于所述多个候选渲染参数的总数量的一半，且小于或等于所述多个候选渲染参数的总数量；
对所述M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数，所述M个候选渲染参数和所述N个中间渲染参数组成待定的候选渲染参数。
在一个实施例中，每个候选渲染参数中包括P个子参数；所述处理单元603在对所述M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数时，执行如下步骤：
从所述M个候选渲染参数中随机选取两个候选渲染参数分别作为父基因和母基因；
确定目标位置，并将所述父基因和母基因中位于所述目标位置处的子参数进行交换得到两个孩子基因；一个孩子基因包括P个子参数；
若得到的孩子基因的数量小于N，则触发执行确定目标位置的步骤；
若得到的孩子基因的数量为N，则对N个孩子基因进行变异处理，将变异处理后的N个孩子基因确定为N个中间渲染参数。
在一个实施例中，所述处理单元604在对N个孩子基因进行变异处理时，执行如下步骤：
为每个孩子基因中包括的P个子参数中每个子参数设置一个变异参考值；
针对所述N个孩子基因中任意一个孩子基因，依次遍历每个孩子基因中的P个子参数，将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异。
在一个实施例中，所述处理单元604在将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异时，执行如下步骤：
将变异参考值小于所述变异阈值的子参数的参考变异参考值随机更改为大于或等于所述变异阈值的数值。
根据本申请的一个实施例，图2和图3所示的数据处理方法所涉及各个步骤可以是由图6所示的数据处理装置中的各个单元来执行的。例如，图2所述的步骤S201可由图6所述的数据处理装置中的获取单元601和渲染单元602来执行；步骤S202和步骤S204可由图6所述的数据处理装置中的确定单元603来执行，步骤S203可由图6所述的数据处理装置中的处理单元604来执行；再如，图3所述的步骤S301可由图6所述的数据处理装置中的获取单元601来执行，步骤S302可由图6所述的数据处理装置中的渲染单元602和处理单元604执行，步骤S303和步骤S306可由图6所述的数据处理装置中的确定单元603来执行，步骤S304和步骤S307可由图6所述的数据处理装置中的处理单元604来执行，步骤S305可由图6所述的数据处理装置中的渲染单元602来执行。
根据本申请的另一个实施例，图6所示的数据处理装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个（些）单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，基于数据处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
根据本申请的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元（CPU）、随机存取存储介质（RAM）、只读存储介质（ROM）等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算设备上运行能够执行如图2以及图3所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序（包括程序代码），来构造如图6中所示的数据处理装置，以及来实现本申请实施例数据处理方法。所述计算机程序可以记载于例如计算机可读存储介质上，并通过计算机可读存储介质装载于数据处理设备中，并在其中运行。
本申请实施例中，当需要在将美术资源在不同渲染空间进行转换时，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；然后确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用该候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，其中，采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值；最后，基于更新的候选参数确定美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。由上述数据处理流程可见，将第一渲染参数从第一渲染空间转换到第二渲染空间得到第二渲染参数这个过程是基于交叉变异处理自动完成的，无需人工参与，节省了人力资源的浪费，并且相比于人工转换，本申请的自动转换可以节省转换时间，从而提高转换效率。
参见图7，为本申请实施例提供的一种数据处理设备的结构示意图。图7所述的数据处理设备可包括处理器701、输入接口702、输出接口703以及计算机存储介质704。其中，处理器701、输入接口702、输出接口703以及计算机存储介质704可通过总线或其他方式连接。
计算机存储介质704可以存储在消息处理设备的存储器中，所述计算机存储介质704用于存储计算机程序，所述处理器701用于执行所述计算机存储介质704存储的计算机程序。处理器701（或称CPU（Central Processing Unit，中央处理器））是数据处理设备的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或多条计算机程序，具体适于加载并执行：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
本申请实施例中，当需要在将美术资源在不同渲染空间进行转换时，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；然后确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用该候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，其中，采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值；最后，基于更新的候选参数确定美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。由上述数据处理流程可见，将第一渲染参数从第一渲染空间转换到第二渲染空间得到第二渲染参数这个过程是基于交叉变异处理自动完成的，无需人工参与，节省了人力资源的浪费，并且相比于人工转换，本申请的自动转换可以节省转换时间，从而提高转换效率。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质（Memory），所述计算机存储介质是数据处理设备的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机存储介质既可以包括数据处理设备的内置存储介质，当然也可以包括数据处理设备所支持的扩展存储介质。计算机存储介质提供存储空间，该存储空间存储了数据处理设备的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器701加载并执行的一条或多条的计算机程序。需要说明的是，此处的计算机存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器；可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的计算机存储介质。
在一个实施例中，所述计算机存储介质中存储的一条或多条计算机程序可有处理器701加载并执行：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
在一个实施例中，所述处理器701还用于：
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值，则基于所述候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
在一个实施例中，所述处理器701在基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数时，执行如下步骤：
将所述更新的候选渲染参数作为所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数；或者，
将所述更新的候选渲染参数导入到渲染引擎中，以使所述渲染引擎基于所述更新的候选渲染参数输出渲染效果；
接收基于所述渲染效果输入的调整操作，并对所述更新的候选渲染参数执行所述调整操作；
将执行了所述调整操作后的更新的候选渲染参数作为所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
在一个实施例中，所述处理器701在对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数时，执行如下步骤：
采用遗传算法对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数；
采用所述待定的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染，得到所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列；
若所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，则将所述待定的候选渲染参数确定为所述更新的候选渲染参数；
若所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足所述差异阈值，则将所述待定的候选渲染参数作为候选渲染参数并触发执行对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数的步骤。
在一个实施例中，所述处理器701还用于：
确定所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异；
在一个实施例中，所述处理器701在确定所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异时，执行如下步骤：
确定所述第一图像序列与所述第二图像序列中每个相对应的位置处的两个图像之间的像素差值；
将确定出的像素差值进行平均运算，得到所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异。
在一个实施例中，候选渲染参数是对所述第一渲染参数进行随机扰动生成的，所述候选渲染参数的数量为多个，所述第二图像序列的数量与所述候选渲染参数的数量相同，一个候选渲染参数对应一个第二图像序列；
所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值是指：每个候选渲染参数对应的第二图像序列，与所述第一图像序列之间的相似性差异均不满足所述差异阈值；
所述第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值是指：多个候选渲染参数中目标候选渲染参数对应的第二图像序列，与第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值。
在一个实施例中，所述处理器701在采用遗传算法对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数时，执行如下步骤：
按照每个候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异由小到大的顺序，从所述多个候选渲染参数中选取M个候选渲染参数；M的取值大于或等于所述多个候选渲染参数的总数量的一半，且小于或等于所述多个候选渲染参数的总数量；
对所述M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数，所述M个候选渲染参数和所述N个中间渲染参数组成待定的候选渲染参数。
在一个实施例中，每个候选渲染参数中包括P个子参数；所述处理单元603在对所述M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数时，执行如下步骤：
从所述M个候选渲染参数中随机选取两个候选渲染参数分别作为父基因和母基因；
确定目标位置，并将所述父基因和母基因中位于所述目标位置处的子参数进行交换得到两个孩子基因；一个孩子基因包括P个子参数；
若得到的孩子基因的数量小于N，则触发执行确定目标位置的步骤；
若得到的孩子基因的数量为N，则对N个孩子基因进行变异处理，将变异处理后的N个孩子基因确定为N个中间渲染参数。
在一个实施例中，所述处理器701在对N个孩子基因进行变异处理时，执行如下步骤：
为每个孩子基因中包括的P个子参数中每个子参数设置一个变异参考值；
针对所述N个孩子基因中任意一个孩子基因，依次遍历每个孩子基因中的P个子参数，将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异。
在一个实施例中，所述处理器701在将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异时，执行如下步骤：
将变异参考值小于所述变异阈值的子参数的参考变异参考值随机更改为大于或等于所述变异阈值的数值。
本申请实施例中，当需要在将美术资源在不同渲染空间进行转换时，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；然后确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用该候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，其中，采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值；最后，基于更新的候选参数确定美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。由上述数据处理流程可见，将第一渲染参数从第一渲染空间转换到第二渲染空间得到第二渲染参数这个过程是基于交叉变异处理自动完成的，无需人工参与，节省了人力资源的浪费，并且相比于人工转换，本申请的自动转换可以节省转换时间，从而提高转换效率。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，所述计算机程序产品中包括计算机程序，所述计算机程序存储在计算机存储介质中；所述计算机程序被处理器701加载并执行：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
本申请实施例中，当需要在将美术资源在不同渲染空间进行转换时，首先获取美术资源在第一渲染空间中的第一渲染参数，并采用第一渲染参数在第一渲染空间对美术资源进行渲染，得到第一图形序列；然后确定美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用该候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到第二图像序列；如果第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，其中，采用该更新的候选渲染参数在第二渲染空间对美术资源进行渲染得到的更新的第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足差异阈值；最后，基于更新的候选参数确定美术资源在第二渲染空间中的第二渲染参数。由上述数据处理流程可见，将第一渲染参数从第一渲染空间转换到第二渲染空间得到第二渲染参数这个过程是基于交叉变异处理自动完成的，无需人工参与，节省了人力资源的浪费，并且相比于人工转换，本申请的自动转换可以节省转换时间，从而提高转换效率。
Claims (13)
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数，并采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数，并采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；所述候选渲染参数是对所述第一渲染参数进行随机扰动生成的；
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，则基于所述候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数，包括：
将所述更新的候选渲染参数作为所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数；或者，
将所述更新的候选渲染参数导入到渲染引擎中，以使所述渲染引擎基于所述更新的候选渲染参数输出渲染效果；
接收基于所述渲染效果输入的调整操作，并对所述更新的候选渲染参数执行所述调整操作；
将执行了所述调整操作后的更新的候选渲染参数作为所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数，包括：
采用遗传算法对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数；
采用所述待定的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染，得到所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列；
若所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，则将所述待定的候选渲染参数确定为所述更新的候选渲染参数；
若所述待定的候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足所述差异阈值，则将所述待定的候选渲染参数作为候选渲染参数并触发执行对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数的步骤。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异；
所述确定所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异，包括：
确定所述第一图像序列与所述第二图像序列中每个相对应的位置处的两个图像之间的像素差值；
将确定出的像素差值进行平均运算，得到所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异。
6.如权利要求4所述的方法，所述候选渲染参数的数量为多个，所述第二图像序列的数量与所述候选渲染参数的数量相同，一个候选渲染参数对应一个第二图像序列；
所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值是指：每个候选渲染参数对应的第二图像序列，与所述第一图像序列之间的相似性差异均不满足所述差异阈值；
所述第二图像序列与第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值是指：多个候选渲染参数中目标候选渲染参数对应的第二图像序列，与第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用遗传算法对所述候选渲染参数进行交叉变异处理，得到待定的候选渲染参数，包括：
按照每个候选渲染参数对应的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异由小到大的顺序，从所述多个候选渲染参数中选取M个候选渲染参数；M的取值大于或等于多个候选渲染参数的总数量的一半，且小于或等于所述多个候选渲染参数的总数量；
对所述M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数，所述M个候选渲染参数和所述N个中间渲染参数组成待定的候选渲染参数。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，每个候选渲染参数中包括P个子参数，所述对所述M个候选渲染参数进行交叉变异处理，得到N个中间渲染参数，包括：
从所述M个候选渲染参数中随机选取两个候选渲染参数分别作为父基因和母基因；
确定目标位置，并将所述父基因和母基因中位于所述目标位置处的子参数进行交换得到两个孩子基因；一个孩子基因包括P个子参数；
若得到的孩子基因的数量小于N，则触发执行确定目标位置的步骤；
若得到的孩子基因的数量为N，则对N个孩子基因进行变异处理，将变异处理后的N个孩子基因确定为N个中间渲染参数。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对N个孩子基因进行变异处理，包括：
为每个孩子基因中包括的P个子参数中每个子参数设置一个变异参考值；
针对所述N个孩子基因中任意一个孩子基因，依次遍历每个孩子基因中的P个子参数，将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将变异参考值小于变异阈值的子参数进行变异，包括：
将变异参考值小于所述变异阈值的子参数的参考变异参考值随机更改为大于或等于所述变异阈值的数值。
11.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取美术资源在第一渲染空间的第一渲染参数；
渲染单元，用于采用所述第一渲染参数在所述第一渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第一图像序列；
确定单元，用于获取所述美术资源在第二渲染空间的候选渲染参数；所述候选渲染参数是对所述第一渲染参数进行随机扰动生成的；
所述渲染单元，还用于采用所述候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到第二图像序列；
处理单元，用于若所述第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异不满足差异阈值，则对所述候选渲染参数进行交叉变异处理得到更新的候选渲染参数；其中，更新的第二图像序列与所述第一图像序列之间的相似性差异满足所述差异阈值，所述更新的第二图像序列是采用所述更新的候选渲染参数在所述第二渲染空间对所述美术资源进行渲染得到的；
所述确定单元，还用于基于所述更新的候选渲染参数确定所述美术资源在所述第二渲染空间的第二渲染参数。
12.一种数据处理设备，其特征在于，包括：
处理器，适于实现一条或多条计算机程序；以及，
计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-10任一项所述的数据处理方法。
13.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行如权利要求1-10任一项所述的数据处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210237666.3A CN114418917B (zh) | 2022-03-11 | 2022-03-11 | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210237666.3A CN114418917B (zh) | 2022-03-11 | 2022-03-11 | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114418917A CN114418917A (zh) | 2022-04-29 |
| CN114418917B true CN114418917B (zh) | 2022-06-21 |
Family
ID=81262696
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210237666.3A Active CN114418917B (zh) | 2022-03-11 | 2022-03-11 | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114418917B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017181837A1 (zh) * | 2016-04-21 | 2017-10-26 | 浙江大学 | 一种渲染程序的在线优化方法 |
| CN111709896A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-09-25 | 三星电子（中国）研发中心 | 一种将ldr视频映射为hdr视频的方法和设备 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8831340B2 (en) * | 2010-01-27 | 2014-09-09 | Adobe Systems Incorporated | Methods and apparatus for tone mapping high dynamic range images |
| US8606009B2 (en) * | 2010-02-04 | 2013-12-10 | Microsoft Corporation | High dynamic range image generation and rendering |
| CN105976306B (zh) * | 2016-04-28 | 2019-06-04 | 浙江大学 | 一种基于能耗-误差预算的实时绘制方法 |
| CN108986201A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-11 | 苏州蜗牛数字科技股份有限公司 | 利用多帧数据优化hdr渲染的方法、装置及存储介质 |
| CN113450440B (zh) * | 2021-06-22 | 2023-05-26 | 网易（杭州）网络有限公司 | 渲染图像的方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备 |
-
2022
- 2022-03-11 CN CN202210237666.3A patent/CN114418917B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017181837A1 (zh) * | 2016-04-21 | 2017-10-26 | 浙江大学 | 一种渲染程序的在线优化方法 |
| CN111709896A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-09-25 | 三星电子（中国）研发中心 | 一种将ldr视频映射为hdr视频的方法和设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于信任机制与遗传算法的渲染网格作业调度研究;李华鹏等;《计算机应用与软件》;20100115(第01期);第79-81页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114418917A (zh) | 2022-04-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11915058B2 (en) | Video processing method and device, electronic equipment and storage medium | |
| CN110996174B (zh) | 一种视频画质增强方法及其相关设备 | |
| CN114283732B (zh) | 亮度补偿方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| US20200219227A1 (en) | System and method for mapped splicing of a three-dimensional look-up table for image format conversion | |
| KR20150103260A (ko) | 프로젝터 시스템의 콘텐츠 적응 전력 관리 | |
| CN103914287A (zh) | 基于插件机制的软件系统及其实现方法 | |
| CN113742025A (zh) | 页面生成方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN116188808A (zh) | 图像特征提取方法和系统、存储介质及电子设备 | |
| CN114418917B (zh) | 数据处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN111583378A (zh) | 一种虚拟资产处理的方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| CN105975168A (zh) | 一种osd菜单淡入/淡出方法及装置 | |
| WO2021159633A1 (zh) | 图像识别模型训练方法及系统和图像识别方法 | |
| CN110858388B (zh) | 一种增强视频画质的方法和装置 | |
| CN114187865B (zh) | 用于led显示屏的图像处理方法、装置及控制卡 | |
| CN114822348A (zh) | 源极驱动电路、显示装置和显示驱动方法 | |
| CN114927086A (zh) | 显示面板Gamma调试方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113923296B (zh) | 界面显示方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN116883562A (zh) | 数据处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序 | |
| CN109375952B (zh) | 用于存储数据的方法和装置 | |
| CN114677464A (zh) | 图像处理方法、图像处理装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN111862894A (zh) | 一种背光亮度的调整方法、装置、终端和可读存储介质 | |
| CN103106886A (zh) | 可自动调色的显示装置及其自动调色方法 | |
| CN111179361A (zh) | 一种基于深度学习的黑白影像自动着色方法 | |
| CN116685030B (zh) | 光源状态控制方法、控制器、计算机可读介质及电子设备 | |
| US11575916B2 (en) | Top palette colors selection using sorting for palette mode in video encoding |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 40069958 Country of ref document: HK |