基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維流體模擬
摘要：提出了一種將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流體模擬相結(jié)合的新方法。將具有更多湍流細(xì)節(jié)的高精度流體模擬結(jié)果看作圖像中的"風(fēng)格",利用訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間層提取特征信息。采用圖像風(fēng)格化技術(shù),將高精度流體模擬結(jié)果的湍流信息遷移到低精度流體模擬結(jié)果中,使得低精度流體模擬結(jié)果同樣具有豐富的湍流細(xì)節(jié),實(shí)現(xiàn)了超分辨率的效果。實(shí)時(shí)完成低精度流體模擬和湍流遷移,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的高精度流體模擬。利用流體模擬中的速度信息保證流體模擬在時(shí)域上的連續(xù)性,使得整個(gè)模擬的結(jié)果更為真實(shí)。采用可以適用于任意風(fēng)格輸入的自適應(yīng)的實(shí)例歸一化(adaptive instance normalization,AdaIN)風(fēng)格化技術(shù),實(shí)現(xiàn)了流體模擬的藝術(shù)風(fēng)格控制。
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