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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种实时渲染管线多目标优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114549720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210176346.1，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种实时渲染管线多目标优化方法是由唐本靖;任重设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时渲染管线多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实时渲染管线多目标优化方法，本发明将功耗目标改为帧延时目标，从帧延时产生的负载原因着手，基于绘制命令、顶点着色器、片段着色器的相关数据，对实时渲染程序的帧延时及图形质量用线性模型、神经网络模型进行更准确的数值预测，并在原方法的基础上，针对帧延时对时间敏感的特性对线性模型做了必要的改进，引入着色器的相关参数对神经网络模型进行了优化。该方法能较好地完成帧延时和图形质量的平衡任务，适用于多场景、多视角、多预算、多动态的高性能渲染管线。

本发明授权一种实时渲染管线多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种实时渲染管线多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：1.1设计一个多算法耦合的实时渲染流水线，形成供优化的参数空间；算法包括：环境光贴图、阴影算法、抗锯齿算法、环境光遮蔽、屏幕空间反射，每一个算法对应一项视觉效果提供一个调节该视觉效果的控制参数，加上自发光物体的发光效果、生成图片的分辨率，共7个控制参数；环境光贴图配置有或无两种取值，其他6个控制参数都有3种取值，总的参数空间包含1458种取值；1.2基于设备功耗和图形质量的多目标优化问题，建立帧延时预测及图形质量评估的线性模型，在运行时搜索满足帧延时预算的最佳图形质量对应的渲染配置；该方法基于两个关键组件：实时的帧延时预测模型及图形质量评估模型，两个模型的表达形式都是线性方程；其中，帧延时预测模型基于绘制命令、顶点着色器、片段着色器的相关数据指标，对7个控制参数分别建立指数模型，再将指数模型线性相加以计算最终的帧延时；图形质量评估模型基于以下观察：图形质量损耗值与同一控制参数的不同取值线性相关，用线性模型评估；步骤二：采用贪心策略解决线性模型失效问题；该步骤具体为：优化间隔期内视点变化时或者模型修正窗口期间，初始帧采用中等渲染配置，然后基于图形质量评估模型的相关系数，按照各个控制参数对图形质量的相对影响使用贪心策略调参，每帧只调整影响最大的参数，直到帧延时超过预定值；步骤三：加入神经网络模型，基于设备功耗和图形质量的多目标优化问题，引入了基于神经网络的优化方法；框架利用两个完全由合成数据集训练的独立神经网络来预测各种参数配置下的帧延时及图形质量，渲染程序运行期间实时计算所有配置下的帧延时及图形质量预估值；其中，帧延时的隐式函数表示为公式5；Pc,s＝Θb,v,f,s,m1,m2,n2........5其中，b、v、f分别表示执行指令数量、顶点着色器执行次数、片段着色器执行次数，c表示相机参数；图形质量的函数表示如公式4：ec,sj＝Φa,sj,scur,ec,scur.......4该函数以场景信息a、渲染设置sj、当前渲染设置scur及其图形质量损耗ec,scur为输入，预测误差ec,sj；m1,m2,n2分别与顶点着色器语句、片段着色器语句、片段着色器纹素访问指令的执行成本相关。

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