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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于场景语义及几何约束的三维场景自动生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120278911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510756822.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于场景语义及几何约束的三维场景自动生成方法及系统是由闵卫东;吴杭峰;韩清设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于场景语义及几何约束的三维场景自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于场景语义及几何约束的三维场景自动生成方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：本发明提出一种创新的基于混合离散‑连续扩散模型架构的三维室内场景生成方法，即跨模态KanMiDiffusion算法。首先对MiDiffusion模型进行了介绍，并在此基础上，通过整合Bert文本编码器和Dinov2视觉编码器，以及引入Kolmogorov‑Arnold网络来优化几何特征映射，提出了跨模态KanMiDiffusion算法。本发明详细阐述了算法的网络架构，包括视觉‑文本预训练模型的集成和多模态特征交互模块的设计，通过仿真实验验证，验证了本发明所提方法能够提高场景生成的语义和几何精度。

本发明授权基于场景语义及几何约束的三维场景自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于场景语义及几何约束的三维场景自动生成方法，其特征在于，包括： 搭建预设的跨模态KanMiDiffusion去噪网络模型，根据所述KanMiDiffusion去噪网络模型内部的DeBERTa文本编码器对潜在变量进行文本编码处理，以获得文本编码特征，其中，所述跨模态KanMiDiffusion去噪网络模型包括：第一科尔莫戈洛夫-阿诺德网络、第二科尔莫戈洛夫-阿诺德网络、第三科尔莫戈洛夫-阿诺德网络、Transformer解码器、DeBERTa文本编码器、Dinov2视觉编码器； 根据所述第一科尔莫戈洛夫-阿诺德网络，对预设的室内对象的几何结构进行编码处理，获得几何编码特征； 将所述几何编码特征与所述文本编码特征进行相加，以生成几何与文本的融合特征； 根据所述Dinov2视觉编码器对预设的室内平面图进行视觉编码处理后与预设的位置编码特征进行特征拼接，以获得视觉与位置的融合特征； 根据所述Transformer解码器对所述几何与文本的融合特征、所述视觉与位置的融合特征进行处理，以获得所述Transformer解码器的输出； 根据所述第二科尔莫戈洛夫-阿诺德网络、所述第三科尔莫戈洛夫-阿诺德网络对所述Transformer解码器的输出进行处理，以生成语义标签的分类分布和几何特征的高斯均值； 基于所述语义标签的分类分布和几何特征的高斯均值生成三维场景。

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