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龍圖騰網(wǎng)獲悉南昌大學(xué)申請的專利基于分數(shù)蒸餾和紋理約束的三維目標(biāo)自動生成方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120259567B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510740309.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)基于分數(shù)蒸餾和紋理約束的三維目標(biāo)自動生成方法及系統(tǒng)是由閔衛(wèi)東;王震;韓清設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于分數(shù)蒸餾和紋理約束的三維目標(biāo)自動生成方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了基于分數(shù)蒸餾和紋理約束的三維目標(biāo)自動生成方法及系統(tǒng)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：預(yù)處理輸入圖像，生成掩碼和目標(biāo)固定視圖；對初始三維高斯模型進行固定位姿和隨機渲染，分別生成掩碼、目標(biāo)渲染視圖及潛變量視圖，并添加噪聲形成噪聲潛變量；利用UNET模型對噪聲潛變量去噪預(yù)測，獲得預(yù)測噪音；結(jié)合掩碼與目標(biāo)視圖計算紋理約束損失，通過噪聲視圖與預(yù)測噪音計算蒸餾采樣損失；最后聯(lián)合兩種損失優(yōu)化三維高斯參數(shù)，生成目標(biāo)三維物體。本發(fā)明通過分數(shù)蒸餾采樣穩(wěn)定幾何優(yōu)化，避免多面頭問題，并利用多視圖紋理約束消除背面涂抹現(xiàn)象，顯著提升圖像生成質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)基于分數(shù)蒸餾和紋理約束的三維目標(biāo)自動生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于分數(shù)蒸餾和紋理約束的三維目標(biāo)自動生成方法，其特征在于，包括： 預(yù)處理輸入圖像，生成掩碼固定視圖和目標(biāo)固定視圖； 對初始三維高斯進行固定位姿渲染，以生成掩碼渲染視圖和目標(biāo)渲染視圖，所述初始三維高斯為隨機球點狀態(tài)，表示三維物體的一個混合參數(shù)； 對所述初始三維高斯進行隨機渲染處理后進行下采樣處理，以生成潛變量視圖； 向所述潛變量視圖中添加隨機噪聲視圖，以生成噪聲潛變量； 根據(jù)預(yù)設(shè)的UNET模型，對所述噪聲潛變量進行去噪預(yù)測處理，獲取預(yù)測噪音； 基于所述掩碼渲染視圖、所述掩碼固定視圖、所述目標(biāo)固定視圖、所述目標(biāo)渲染視圖獲取多視圖紋理約束損失函數(shù)； 基于所述隨機噪聲視圖和所述預(yù)測噪音獲取蒸餾采樣損失函數(shù)； 基于所述多視圖紋理約束損失函數(shù)和所述蒸餾采樣損失函數(shù)更新所述初始三維高斯的參數(shù)，以生成目標(biāo)三維物體。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南昌大學(xué)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘區(qū)學(xué)府大道999號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。