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龍圖騰網獲悉江蘇網盟電子科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的圖形渲染加速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：CN120014146B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510090610.3，技術領域涉及：G06T15/50；該發明授權一種基于深度學習的圖形渲染加速方法是由陳建;劉文濤;沈坤設計研發完成，并于2025-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的圖形渲染加速方法在說明書摘要公布了：本發明涉及三維圖形渲染技術領域，具體為一種基于深度學習的圖形渲染加速方法。包括：首先，獲取不同場景類型的幾何信息、材質特性、光照環境數據及相機參數，并進行處理生成數據集。通過數據清洗、歸一化、異常值檢測等步驟，構建標準三維場景數據集。然后，利用三維場景特征關聯學習模型，提取同類和異類三維場景特征，并建立特征關聯矩陣。最終，輸入至三維圖形渲染加速模型，通過自適應調整機制對渲染參數進行優化，提升渲染效率，輸出渲染圖形。該方法能夠顯著提升復雜三維場景的渲染速度和質量。

本發明授權一種基于深度學習的圖形渲染加速方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的圖形渲染加速方法，其特征在于，包括： 獲取不同場景類型的三維場景的幾何信息、材質特性、光照環境數據及相機參數； 對所述場景類型、所述幾何信息、所述材質特性、所述光照環境數據和所述相機參數進行處理，并構建標準三維場景數據集； 將所述標準三維場景數據集輸入至三維場景特征關聯學習模型，得到同類場景特征關聯矩陣和異類場景特征關聯矩陣； 其中，所述三維場景特征關聯學習模型包括： 輸入層，用于接收所述標準三維場景數據集中的數據； 分類層，用于按照所述場景類型將所述輸入層接收的數據進行分類，得到多個標準三維場景數據子集； 特征提取層，用于對所述標準三維場景數據子集中的數據進行特征提取； 特征關聯學習層，用于對提取后特征進行關聯學習，包括：同類三維場景特征關聯學習模塊和異類三維場景特征關聯學習模塊；所述同類三維場景特征關聯學習模塊包括： 獲取相同類型三維場景的特征數據，記為同類三維場景特征集； 根據所述同類三維場景特征集中特征屬性建立多層次圖結構； 將所述特征數據嵌入至所述多層次圖結構的節點中； 根據時序關系和空間幾何關系計算所述節點之間的節點連接度；其中，所述節點連接度的計算公式為： ； 其中，為節點與節點的節點連接度；為節點之間的特征距離計算函數；為節點之間的時序關系計算函數；為節點之間的空間關系計算函數；、和分別為特征距離、時序關系和空間關系的權重系數； 將所述節點連接度賦予所述多層次圖結構的連接邊值，并將所述節點進行連接； 將所述多層次圖結構的連接關系和所述連接邊值輸入至圖卷積神經網絡中，得到所述同類場景特征關聯矩陣； 輸出層，用于輸出所述特征關聯學習層得到的同類場景特征關聯矩陣和異類場景特征關聯矩陣； 獲取待渲染三維場景的描述信息； 將所述描述信息轉化為文本描述向量； 將所述文本描述向量、所述同類場景特征關聯矩陣和所述異類場景特征關聯矩陣輸入至三維圖形渲染加速模型，得到渲染圖形。

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