声明
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 研究工作的历史与现状
1.3 本文的主要贡献与创新
1.4 本文的结构安排
第二章 基于深度学习加速流体动画研究综述
2.1 基于网格的欧拉流体动画技术
2.2 深度学习
2.3 基于深度学习的流体动画加速技术
2.4 本章小结
第三章 加速流体动画神经网络中损失函数选择与优化研究
3.1 数据集生成
3.2 损失函数分析
3.3 损失函数实验
3.4 实验结果和分析
3.5 本章小结
第四章 基于跳跃连接的加速流体动画神经网络方法
4.1 输入特征向量组成研究
4.2 基于跳跃连接的加速流体动画神经网络方法
4.3 本章小结
第五章 基于空洞卷积网络的流体动画加速方法
5.1 基于空洞卷积网络的流体动画加速方法
5.2 加速流体动画神经网络的适用分辨率研究
5.3 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
电子科技大学;
