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龍圖騰網恭喜北京百度網訊科技有限公司申請的專利訓練方法、3D物體生成方法、裝置、設備和介質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：CN116883587B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202310714650.1，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權訓練方法、3D物體生成方法、裝置、設備和介質是由沈錚陽設計研發完成，并于2023-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本訓練方法、3D物體生成方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種用于3D物體生成的神經輻射場的訓練方法、3D物體生成方法、裝置、設備和介質，涉及人工智能技術領域，具體為計算機視覺、增強現實、虛擬現實、深度學習等技術領域，可應用于元宇宙、數字人等場景。訓練方法的具體實現方案為：獲取神經輻射場渲染的2D圖片，其中，所述神經輻射場是基于符號距離函數創建的；對所述2D圖片增加隨機噪聲，得到2D噪聲圖片；根據提示文本對所述2D噪聲圖片進行噪聲預測，得到預測噪聲；根據所述隨機噪聲和預測噪聲，對所述神經輻射場的參數進行優化，得到優化后的神經輻射場，其中，所述優化后的神經輻射場用于根據所述提示文本生成3D物體。本公開可以提升生成3D物體的效果。

本發明授權訓練方法、3D物體生成方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種用于3D物體生成的神經輻射場的訓練方法，包括：獲取神經輻射場渲染的2D圖片，其中，所述神經輻射場是基于符號距離函數創建的，所述神經輻射場用于輸出采樣點的顏色和符號距離，所述符號距離用于確定位于物體表面的采樣點，在渲染過程中，所述位于物體表面的采樣點在所述2D圖片中像素點顏色上所占的權重大于其他采樣點，所述權重是根據采樣點的透明度和可見密度計算出來的，所述可見密度是根據采樣點的體素密度和符號距離計算出來的；對所述2D圖片增加隨機噪聲，得到2D噪聲圖片；根據提示文本對所述2D噪聲圖片進行噪聲預測，得到預測噪聲；根據所述隨機噪聲和預測噪聲，對所述神經輻射場的參數進行優化，得到優化后的神經輻射場，其中，所述優化后的神經輻射場用于根據所述提示文本生成3D物體；其中，所述根據所述隨機噪聲和預測噪聲，對所述神經輻射場的參數進行優化，包括：將第一損失、第二損失、第三損失與重建損失相加來構建總損失，利用所述總損失對所述神經輻射場的參數進行優化；其中，所述第一損失是根據所述隨機噪聲和預測噪聲計算得到的；所述重建損失是通過將所述2D圖片和提示圖片之間進行比對而計算得到的；所述第二損失用于對所述神經輻射場的體素密度的聚集性進行監督；所述第三損失用于對所述符號距離函數的正確性進行監督；所述3D物體與所述提示圖片語義相關；所述提示圖片對應的相機視角與進行比對的2D圖片對應的相機視角相同，所述提示圖片用于表示所述提示文本所描述的物體或場景。

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