一种基于XGBoost的实时渲染自动参数优化方法

本发明属于计算机图形渲染，具体涉及一种基于xgboost的实时渲染自动参数优化方法。

背景技术：

1、随着数字孪生、虚拟现实等技术的普及，人们对画质和流畅性的需求不断提高。然而，受到关键性能硬件的制约，个人电脑或移动设备往往需要通过调整游戏、渲染引擎中的各项参数来提高帧率，而这必然会造成渲染质量损失。如何设置合理的渲染参数，在降低时间开销的同时，实现更高的渲染质量，成为图形应用领域广泛关注的问题。现代的游戏、渲染引擎集成了种类繁多的渲染技术，并给出相应的渲染参数，用户可以通过手动调整这些参数来权衡帧率和渲染质量。然而，手动进行参数调整费时费力，且要求用户具有一定的经验和图形学理论知识，以虚幻引擎ue为例，其中仅次表面散射渲染的相关参数就多达12种。因此，针对现代产品级游戏、渲染引擎，提出一套有效且自动的渲染参数优化方法，实现高帧率、高质量的实时渲染是十分有必要的。

2、在渲染参数优化方面，现有方法主要关注如何通过调整渲染参数降低渲染时的硬件功耗，现有的一种方法a提出了能耗感知的渲染框架，通过预测整个相机空间中渲染功耗和误差的帕累托边界得到额定功耗下渲染质量最优的参数设置，但其需要对每个场景进行长达几天的预计算。随后，机器学习方法的引入使渲染性能、功耗预测的计算效率、精度得到了大幅的提升，现有的另一种方法b将神经网络模型应用于功耗感知渲染中，在不同类型的场景、镜头下进行模型训练，有效解决了不同场景适用性的问题，但由于模型准确度不高，会出现选择的渲染设置反而更差，甚至超出功耗预算的情况。更重要的是，这些方法都是在其自研的渲染引擎进行实验，其支持的渲染技术和可调节的渲染参数都很有限，难以应用于产品级游戏、渲染引擎。

3、综上，随着渲染技术的发展渲染引擎支持的渲染效果越来越多，需要调整的参数也非常多，这些参数与渲染质量和渲染速度息息相关，而目前尚没有自动调整渲染参数提高渲染质量和渲染速度的方法，特别是对于商用渲染、游戏引擎。

4、此为现有技术的不足，因此，针对现有技术中的上述缺陷，提供一种基于xgboost的实时渲染自动参数优化方法，是非常有必要的。

技术实现思路

1、针对渲染引擎支持的渲染效果越来越多，需要调整的参数也越来越多，而这些参数与渲染质量和渲染速度息息相关，目前尚没有自动调整渲染参数提高渲染质量和渲染速度的方法的缺陷，本发明提供一种基于xgboost的实时渲染自动参数优化方法，以解决上述技术问题。

2、本发明提供一种基于xgboost的实时渲染自动参数优化方法，包括如下步骤：s1.基于xgboost为目标引擎构建以渲染参数、渲染视图信息以及硬件信息为输入的渲染时间预测模型和渲染质量预测模型；

3、s2.采集目标渲染引擎中的渲染参数、渲染视图信息、硬件信息、渲染时间以及渲染质量构建数据集，并使用数据集对渲染时间预测模型和渲染质量预测模型进行训练；

4、s3.采集目标渲染引擎中实时的渲染视图信息和硬件信息，使用渲染时间预测模型对各渲染参数对应的渲染时间进行预测，以及使用渲染质量预测模型对各渲染参数对应的渲染质量进行预测，得到各渲染参数对应的渲染时间和渲染质量；s4.以给定的渲染时间限制为约束条件，筛选出约束条件下最优渲染质量对应的渲染参数，并使用筛选出的渲染参数在目标渲染引擎中进行渲染。

5、进一步地，步骤s1具体步骤如下：

6、s11.使用模型投影面积对渲染视图信息进行量化，使用计算机的cpu、gpu的工作频率进行硬件信息表征；

7、s12.将渲染结果与最优渲染图像之间的结构相似度ssim作为渲染质量的量化结果；

8、s13.基于xgboost为目标引擎构建以渲染参数、模型投影面积以及当前计算机的cpu、gpu的工作频率为输入，以渲染时间为输出的渲染时间预测模型；

9、s14.基于xgboost为目标引擎构建以渲染参数、模型投影面积以及当前计算机的cpu、gpu的工作频率为输入，以渲染结果与最优渲染图像之间的结构相似度ssim为输出的渲染质量预测模型。

10、进一步地，步骤s2具体步骤如下：

11、s21.对目标渲染引擎的渲染参数、模型投影面积、计算机的cpu、gpu的工作频率、渲染时间以及渲染结果与最优渲染图像之间的结构相似度ssim组合，构建数据集；

12、s22.将数据集按照设定比例划分为训练集和验证集；

13、s23.设置作为渲染时间预测模型及渲染质量模型的xgboost参数中的估计器数量及深度范围；

14、s24.使用训练集按照估计器数量及深度范围对渲染时间预测模型进行训练，并使用验证集进行验证；

15、s25.使用训练集按照估计器数量及深度范围对渲染质量预测模型进行训练，并使用验证集进行验证。

16、进一步地，步骤s3具体步骤如下：

17、s31.获取训练集中最新一组数据对应帧，记作首帧；

18、s32.获取目标渲染引擎中待渲染的当前帧，并判断当前帧与首帧的距离是否超过设定长度；

19、若是，返回步骤s2；

20、若否，进入步骤s33；

21、s33.获取目标渲染引擎中实时的渲染视图信息以及硬件信息；

22、s34.将目标渲染引擎实时的渲染视图信息、硬件信息以及各渲染参数组合输入渲染时间预测模型，得到预测的渲染时间序列；

23、s35.将目标渲染引擎实时的渲染视图信息、硬件信息以及各渲染参数组合输入渲染质量预测模型，得到预测的渲染质量序列；

24、s36.整合渲染时间序列和渲染质量序列，得到各渲染参数组合对应的渲染时间-质量序列，并依据渲染时间限制条件选择渲染质量最高的渲染配置，进行当前帧的渲染。

25、进一步地，步骤s4具体步骤如下：

26、s41.获取作为约束条件的渲染时间限制条件；

27、s42.从渲染时间-质量序列中筛选出满足渲染时间限制条件的渲染配置元素；

28、s43.再从筛选的渲染配置元素中筛选出渲染质量最优的渲染配置元素，并将筛选出的渲染配置元素的渲染参数组合作为最优渲染参数；

29、s44.在目标渲染引擎中是用最优渲染参数对当前帧进行渲染，并判断是否有下一待渲染帧；

30、若是，将下一待渲染帧作为当前帧，返回步骤s31；

31、若否，判定渲染结束。

32、进一步地，步骤s41中渲染时间限制条件为按照渲染时间取设定比例。

33、进一步地，当目标渲染引擎的应用场景为ue游戏引擎中的次表面散射渲染时，步骤s13和步骤s14中渲染参数为散射半径、采样数量、分辨率和通道质量的组合；

34、模型投影面积通过如下方式获取：

35、使用lee perry-smith的扫描头部模型，构建虚拟场景；

36、选取典型n个设定比例；

37、分别以投影面积占模型原模型的n个设定比例为目标随机选取n个视角；

38、在选取的n个视角位置放置相机；

39、步骤s14中最优渲染图像为ue推荐的最高设置对应渲染图像质量；

40、计算次表面参数的渲染时间以及渲染结果与最优渲染图像的结构相似度ssim作为渲染质量预测模型的输出。

41、进一步地，当目标渲染引擎的应用场景为ue游戏引擎中的次表面散射渲染时，步骤s32中，在当前帧与首帧的距离超过设定长度时，通过异步线程返回步骤s2重新采集渲染视图信息、硬件信息对渲染时间预测模型和渲染质量预测模型进行训练；

42、步骤s44中通过访问控制台命令将次表面散射渲染参数更改为最优渲染参数。进一步地，当目标渲染引擎的应用场景为ue游戏引擎中的基于混合管线的环境光遮蔽，步骤s13和步骤s14中渲染参数为ssao强度、ssao偏差、ssao质量、rtao强度以及rtao逐像素采样。

43、进一步地，步骤s22中将数据集按照7:3比例划分为训练集和验证集；

44、步骤s32中设定长度为120帧；

45、步骤s41中设定比例取20％。

46、本发明的有益效果在于：

47、本发明提供的基于xgboost的实时渲染自动参数优化方法，能够有效地对渲染引擎中各类渲染效果的渲染参数进行渲染时间和渲染质量的预测，从而在渲染过程中动态调整渲染参数，在保证渲染速度的情况下提高渲染质量。

48、此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。

49、由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著的进步，其实施的有益效果也是显而易见的。