摘要
本申请的实施例涉及多模块协同优化领域,具体涉及基于智能优化与深度学习的模型自动化处理方法及装置。该方法的一具体实施方式包括:对所获取的初始模型数据进行格式检测处理,以生成格式检测结果;对初始模型数据进行几何压缩处理,以生成模型压缩数据;对模型压缩数据进行几何检验处理,以生成几何检验结果;对模型压缩数据进行拓扑优化处理,以生成模型拓扑数据;对模型拓扑数据进行渲染检查处理,以生成渲染检查结果;对模型拓扑数据进行加速渲染处理,以生成模型加速渲染数据;响应于确定模型加速渲染数据满足预设抖动条件,对模型加速渲染数据进行补偿处理,以生成目标模型数据。该实施方式可以实现模型处理的全流程智能化。