CN115294284A - 一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法 - Google Patents

一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，包括如下步骤：步骤一、通过体素堆叠进行三维建模，创作低分辨率三维模型M1；步骤二、获得用户信息B；步骤三、通过哈希算法F对用户信息B进行编码，得到哈希值H；步骤四、得到生成式神经网络算法C1；步骤五、将低分辨率三维模型M1生成为高分辨率三维模型M2；步骤六、将生成的高分辨率三维模型M2上传至支持智能合约与非同质化代币的区块链系统。本发明能够保障用户生成的高分辨率三维模型的唯一性；本发明的适用性极强，能够适用于所有卷积神经网络架构中，保障所有用户生成的所有高分辨率三维模型都唯一且确权。

Description

一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法
技术领域
本发明涉及三维模型生成方法，特别涉及一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法。
背景技术
随着元宇宙、虚拟现实等技术的突破，在三维虚拟世界中进行三维建模已经成为具有现实意义的用户需求。更重要的，基于区块链技术，用户可以通过非同质化代币的形式持有其所创建的数字资产。但是，现有的三维模型编辑器主要存在以下两个问题：（1）无法保障用户创作的三维模型在元宇宙应用中的唯一性；（2）难以平衡三维模型编辑器的自由度与用户使用该编辑器的学习成本。
由于在区块链技术的加持下，用户可以通过非同质化代币的形式持有数字资产，所以用户的数字资产也成为了用户身份、个性、经历的直观体现，因此用户往往希望该数字资产在其适用范围内是独二无一的，仅属于该用户的。然而，由于区块链的开源、透明等特性，导致其他用户可以通过复现和抄袭等方式获得一模一样的数字资产，因此可以被视为是对该数字资产所有权的一种破坏。目前，国内外现有的三维模型编辑器都无法保障用户创作出的三维模型的唯一性，也鲜有学者针对这个问题进行相关研究。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法。
为了达到上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，包括如下步骤：
步骤一、通过体素堆叠进行三维建模，创作低分辨率三维模型M1；
步骤二、通过连接数字货币钱包，获得用户信息B；
步骤三、通过哈希算法F对用户信息B进行编码，得到哈希值H；
步骤四、使用哈希值H，采用生成式神经网络算法C进行卷积核数值计算，得到生成式神经网络算法C1；
步骤五、使用生成式神经网络算法C1，将低分辨率三维模型M1生成为高分辨率三维模型M2；
步骤六、将生成的高分辨率三维模型M2上传至支持智能合约与非同质化代币的区块链系统，从而保障高分辨率三维模型M2的用户所有权。
作为优选，哈希算法F包括SHA-256算法、MD5算法。
作为优选，生成式神经网络算法C为DECOR-GAN，DECOR-GAN是一种能够将低分辨率体素模型转化为高分辨率体素模型的神经网络算法，但是本专利所提到的内容可以用于任何基于神经网络的三维模型生成算法，DECOR-GAN只是其中一个。
作为优选，哈希值H设定为m位。
作为优选，所述采用生成式神经网络算法C进行卷积核数值计算的步骤为：首先选定其中某一卷积层（任意一个，但是，如果希望更好地保障生成模型的唯一性与随机性，选择卷积层中卷积核较多的层会有更好的效果，如卷积核个数大于256），假设该层具有n个卷积核；如果n小于m，则取哈希值H的前n位，如果n大于m，则重复哈希值H多次直至大于n位，并取该值的前n位，此n位编码值命名为D；然后对卷积层的每个卷积核进行编号，从0至n-1；然后将通过哈希值H取到的n位编码值D一一对应到每个卷积核上，如果D的第i位值为0，则把第i个卷积核的所有值赋为0，从而得到生成式神经网络算法C1。
作为优选，用户信息B为若干种能够使用哈希算法F进行编码的数字化用户信息，且为该用户的唯一信息。
作为优选，用户信息B包括以太坊地址和用户创建三维模型时的时间戳。
作为优选，所述智能合约为solidity合约。
作为优选，体素堆叠为用户在编辑器中对某一个（任意一个面，只要不超出分辨率限制范围即可）体素方块的某一个面（任意一个面，只要不超出分辨率限制范围即可）或编辑器附带的层级方块的某一个面进行点击，然后将在对应位置生成一个新的体素方块。
作为优选，连接数字货币钱包是通过调用开源库来进行数字货币钱包连接。
本发明的有益效果如下：本发明通过生成式神经网络算法简化了用户构建复杂三维建模的过程，用户仅需堆叠体素方块即可获得复杂的高分辨率三维模型；由于哈希算法具有抗哈希碰撞特性，即极难找到两个能够得到相同哈希值输出的不同哈希算法输入，因此本发明能够保障用户生成的高分辨率三维模型的唯一性；本发明的适用性极强，能够适用于所有卷积神经网络架构中，因此还可以保障二维图像生成过程中的唯一性；使用本发明作为编辑器的元宇宙虚拟世界中，所有用户生成的所有高分辨率三维模型都唯一且确权。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为简化版的生成式神经网络算法示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案作进一步说明：
如图1所示，一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，包括如下步骤：
步骤一、通过体素堆叠进行三维建模，创作低分辨率三维模型M1；
步骤二、通过连接数字货币钱包，获得用户信息B；用户信息B为若干种能够使用哈希算法F进行编码的数字化用户信息，且为该用户的唯一信息，用户信息B包括以太坊地址和用户创建三维模型时的时间戳。
步骤三、通过哈希算法F对用户信息B进行编码，得到哈希值H，哈希算法F包括SHA-256算法、MD5算法。
步骤四、使用哈希值H，采用生成式神经网络算法C进行卷积核数值计算，得到生成式神经网络算法C1；
步骤五、使用生成式神经网络算法C1，将低分辨率三维模型M1生成为高分辨率三维模型M2；
步骤六、将生成的高分辨率三维模型M2上传至支持智能合约与非同质化代币的区块链系统，从而保障高分辨率三维模型M2的用户所有权。智能合约为solidity合约。
体素堆叠为用户在编辑器中对某一个体素方块的某一个面或编辑器附带的层级方块的某一个面进行点击，然后将在对应位置生成一个新的体素方块。
连接数字货币钱包是通过调用开源库来进行数字货币钱包连接。连接数字货币钱包的方式有多种，以MetaMask为例，可以调用开源库WalletConnect中已经实现的方法来进行钱包连接，该库支持多种编程语言与平台，包括Kotlin、Unity等。
生成式神经网络算法C为DECOR-GAN。生成式神经网络算法C可以基于多种能够将低分辨率的三维模型生成为高分辨率的三维模型的神经网络算法，如DECOR-GAN等。
哈希值H设定为m位，采用生成式神经网络算法C进行卷积核数值计算的步骤为：首先选定其中某一卷积层，假设该层具有n个卷积核；如果n小于m，则取哈希值H的前n位，如果n大于m，则重复哈希值H多次直至大于n位，并取该值的前n位，此n位编码值命名为D；然后对卷积层的每个卷积核进行编号，从0至n-1；然后将通过哈希值H取到的n位编码值D一一对应到每个卷积核上，如果D的第i位值为0，则把第i个卷积核的所有值赋为0，从而得到生成式神经网络算法C1。
假设该哈希值H具体为256位；使用一个生成式神经网络算法C，选定其中某一卷积层，假设该层具有n个卷积核；如果n小于256，则取哈希值H的前n位，如果n大于256，则重复哈希值H多次直至大于n位，并取该值的前n位，此n位编码值命名为D；对卷积层的每个卷积核进行编号，从0至n-1；将通过哈希值H取到的n位编码值D一一对应到每个卷积核上，如果D的第i位值为0，则把第i个卷积核的所有值赋为0，得到生成式神经网络算法C1；将用户创作的低分辨率三维模型M1通过生成式神经网络算法C1生成高分辨率三维模型M2，由于每位用户所提供的用户信息不通，因此哈希值H也不同，所以生成式神经网络算法C1对于每位用户来说也是独一无二的，从而保障了生成的高分辨率三维模型M2的唯一性。
如图2所示，该图为一个简化版的生成式神经网络算法示意图，用以对发明内容中所述的技术方案进行进一步解释。假设生成式神经网络算法C中有特征层i和特征层i+1，该层的卷积核总个数为8个，实际应用中卷积核总个数远大于8个，在此仅为详细解释而做简化，因此，需要通过哈希值H获得的编码值D的位数也应该为8位；图2中假设D的值为“01000101”，因此，按照发明内容中所述的技术方案，将通过哈希值H取到的n位编码值D一一对应到每个卷积核上，如果D的第i位值为0，则把第i个卷积核的所有值赋为0，卷积核0、卷积核2、卷积核3、卷积核4、卷积核6的值应赋为0，从而得到了新的生成式神经网络算法C1，该生成式神经网络算法C1将用于高分辨率三维模型的生成。由于编码值D取决于用户信息的哈希值H，哈希值H对不同用户是唯一的，因此不同用户的编码值D也是唯一的，所以生成式神经网络算法C1也是唯一的，从而可以保障用户通过生成式神经网络算法C1 生成的高分辨率三维模型M2的唯一性。
本发明通过生成式神经网络算法简化了用户构建复杂三维建模的过程，用户仅需堆叠体素方块即可获得复杂的高分辨率三维模型；由于哈希算法具有抗哈希碰撞特性，即极难找到两个能够得到相同哈希值输出的不同哈希算法输入，因此本发明能够保障用户生成的高分辨率三维模型的唯一性；本发明的适用性极强，能够适用于所有卷积神经网络架构中，因此还可以保障二维图像生成过程中的唯一性；使用本发明作为编辑器的元宇宙虚拟世界中，所有用户生成的所有高分辨率三维模型都唯一且确权。
需要注意的是，以上列举的仅是本发明的一种具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形，总之，本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、通过体素堆叠进行三维建模，创作低分辨率三维模型M1；
步骤二、通过连接数字货币钱包，获得用户信息B；
步骤三、通过哈希算法F对用户信息B进行编码，得到哈希值H；
步骤四、使用哈希值H，采用生成式神经网络算法C进行卷积核数值计算，得到生成式神经网络算法C1；
步骤五、使用生成式神经网络算法C1，将低分辨率三维模型M1生成为高分辨率三维模型M2；
步骤六、将生成的高分辨率三维模型M2上传至支持智能合约与非同质化代币的区块链系统，从而保障高分辨率三维模型M2的用户所有权。
2.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述哈希算法F包括SHA-256算法、MD5算法。
3.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述生成式神经网络算法C为DECOR-GAN。
4.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述哈希值H设定为m位。
5.根据权利要求4所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述采用生成式神经网络算法C进行卷积核数值计算的步骤为：首先选定其中某一卷积层，假设该层具有n个卷积核；如果n小于m，则取哈希值H的前n位，如果n大于m，则重复哈希值H多次直至大于n位，并取该值的前n位，此n位编码值命名为D；然后对卷积层的每个卷积核进行编号，从0至n-1；然后将通过哈希值H取到的n位编码值D一一对应到每个卷积核上，如果D的第i位值为0，则把第i个卷积核的所有值赋为0，从而得到生成式神经网络算法C1。
6.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述用户信息B为若干种能够使用哈希算法F进行编码的数字化用户信息，且为该用户的唯一信息。
7.根据权利要求6所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述用户信息B包括以太坊地址和用户创建三维模型时的时间戳。
8.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述智能合约为solidity合约。
9.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述体素堆叠为用户在编辑器中对某一个体素方块的某一个面或编辑器附带的层级方块的某一个面进行点击，然后将在对应位置生成一个新的体素方块。
10.根据权利要求1所述的一种保障生成模型唯一性的高分辨率三维模型生成方法，其特征在于，所述连接数字货币钱包通过调用开源库来进行数字货币钱包连接。
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