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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利室內三維場景可控生成模型訓練和應用方法、設備及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：CN119625462B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510152150.2，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權室內三維場景可控生成模型訓練和應用方法、設備及介質是由周彬;楊明佳;趙沁平;李竹青設計研發完成，并于2025-02-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本室內三維場景可控生成模型訓練和應用方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種室內三維場景可控生成模型訓練和應用方法、設備及介質，涉及室內三維場景可控生成技術領域，該方法包括：以訓練用控制條件和滿足預設分布的噪聲作為輸入，利用三維場景生成器生成室內三維場景的第一訓練用神經輻射場，基于第一訓練用神經輻射場渲染得到第一控制用合成圖像、第二控制用合成圖像和第一訓練用合成圖像，進一步計算判別損失、場景圖像條件控制一致性損失和房間墻壁邊界條件控制一致性損失，來對三維場景生成器和二維圖像判別器進行更新，得到更新后生成器和更新后判別器，不斷迭代，直至達到迭代終止條件，得到支持多種條件控制的室內三維場景可控生成模型。本申請可實現室內三維場景的可控生成。

本發明授權室內三維場景可控生成模型訓練和應用方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種室內三維場景可控生成模型訓練方法，其特征在于，所述室內三維場景可控生成模型訓練方法包括：獲取訓練用控制條件和多張無標注信息的室內場景圖像，并以無標注信息的室內場景圖像作為訓練圖像；所述訓練用控制條件包括訓練用場景圖像和訓練用房間墻壁邊界；分別以訓練用場景圖像和多張訓練圖像作為輸入，利用相機參數預測器確定訓練用場景圖像對應的第一控制用相機參數和每一訓練圖像對應的第一訓練用相機參數；以訓練用控制條件和滿足預設分布的噪聲作為輸入，利用三維場景生成器生成室內三維場景的第一訓練用神經輻射場；基于第一訓練用神經輻射場和第一控制用相機參數，渲染得到第一控制用合成圖像；基于第一訓練用神經輻射場和第二控制用相機參數，渲染得到第二控制用合成圖像；基于第一訓練用神經輻射場和所有第一訓練用相機參數，渲染得到第一訓練用合成圖像；第一控制用合成圖像、第二控制用合成圖像和第一訓練用合成圖像均包括顏色圖像和深度圖像；基于訓練用房間墻壁邊界和第二控制用相機參數，計算得到訓練用房間墻壁邊界的深度圖像；利用二維圖像判別器對訓練圖像和第一訓練用合成圖像進行判別，得到判別結果，并根據判別結果計算判別損失；根據訓練用場景圖像和第一控制用合成圖像之間的相似程度，計算得到場景圖像條件控制一致性損失；根據訓練用房間墻壁邊界的深度圖像和第二控制用合成圖像的深度圖像之間的差異，計算得到房間墻壁邊界條件控制一致性損失；根據判別損失、場景圖像條件控制一致性損失和房間墻壁邊界條件控制一致性損失，對三維場景生成器和二維圖像判別器進行更新，得到更新后生成器和更新后判別器；判斷是否達到迭代終止條件；若是，則停止迭代，以更新后生成器作為室內三維場景可控生成模型；若否，則繼續迭代，以更新后生成器作為下一迭代的三維場景生成器，以更新后判別器作為下一迭代的二維圖像判別器，并返回“獲取訓練用控制條件和多張無標注信息的室內場景圖像”的步驟。

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