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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種實時渲染管線多目標優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114549720B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210176346.1，技術領域涉及：G06T15/00；該發明授權一種實時渲染管線多目標優化方法是由唐本靖;任重設計研發完成，并于2022-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種實時渲染管線多目標優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種實時渲染管線多目標優化方法，本發明將功耗目標改為幀延時目標，從幀延時產生的負載原因著手，基于繪制命令、頂點著色器、片段著色器的相關數據，對實時渲染程序的幀延時及圖形質量用線性模型、神經網絡模型進行更準確的數值預測，并在原方法的基礎上，針對幀延時對時間敏感的特性對線性模型做了必要的改進，引入著色器的相關參數對神經網絡模型進行了優化。該方法能較好地完成幀延時和圖形質量的平衡任務，適用于多場景、多視角、多預算、多動態的高性能渲染管線。

本發明授權一種實時渲染管線多目標優化方法在權利要求書中公布了：1.一種實時渲染管線多目標優化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：1.1設計一個多算法耦合的實時渲染流水線，形成供優化的參數空間；算法包括：環境光貼圖、陰影算法、抗鋸齒算法、環境光遮蔽、屏幕空間反射，每一個算法對應一項視覺效果提供一個調節該視覺效果的控制參數，加上自發光物體的發光效果、生成圖片的分辨率，共7個控制參數；環境光貼圖配置有或無兩種取值，其他6個控制參數都有3種取值，總的參數空間包含1458種取值；1.2基于設備功耗和圖形質量的多目標優化問題，建立幀延時預測及圖形質量評估的線性模型，在運行時搜索滿足幀延時預算的最佳圖形質量對應的渲染配置；該方法基于兩個關鍵組件：實時的幀延時預測模型及圖形質量評估模型，兩個模型的表達形式都是線性方程；其中，幀延時預測模型基于繪制命令、頂點著色器、片段著色器的相關數據指標，對7個控制參數分別建立指數模型，再將指數模型線性相加以計算最終的幀延時；圖形質量評估模型基于以下觀察：圖形質量損耗值與同一控制參數的不同取值線性相關，用線性模型評估；步驟二：采用貪心策略解決線性模型失效問題；該步驟具體為：優化間隔期內視點變化時或者模型修正窗口期間，初始幀采用中等渲染配置，然后基于圖形質量評估模型的相關系數，按照各個控制參數對圖形質量的相對影響使用貪心策略調參，每幀只調整影響最大的參數，直到幀延時超過預定值；步驟三：加入神經網絡模型，基于設備功耗和圖形質量的多目標優化問題，引入了基于神經網絡的優化方法；框架利用兩個完全由合成數據集訓練的獨立神經網絡來預測各種參數配置下的幀延時及圖形質量，渲染程序運行期間實時計算所有配置下的幀延時及圖形質量預估值；其中，幀延時的隱式函數表示為公式5；Pc,s＝Θb,v,f,s,m1,m2,n2........5其中，b、v、f分別表示執行指令數量、頂點著色器執行次數、片段著色器執行次數，c表示相機參數；圖形質量的函數表示如公式4：ec,sj＝Φa,sj,scur,ec,scur.......4該函數以場景信息a、渲染設置sj、當前渲染設置scur及其圖形質量損耗ec,scur為輸入，預測誤差ec,sj；m1,m2,n2分別與頂點著色器語句、片段著色器語句、片段著色器紋素訪問指令的執行成本相關。

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