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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于自异质性的4D高斯重建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：CN120747375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511134969.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于自异质性的4D高斯重建方法及系统是由罗亚威;苗乔伟;杨易设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自异质性的4D高斯重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自异质性的4D高斯重建方法及系统，属于计算机视觉处理领域。该方法包括：对输入的时间戳和观察视角进行参数化，并结合对应的图片作为训练数据。在高斯光栅化的之前，提前对高斯可渲染区域进行裁剪，以避免冗余地光栅化计算。为每个高斯核设置一个可学习的参数，在训练4D高斯模型时进行自适应学习，以实现高斯核的自异质性变化。经过训练后的4D高斯模型，直接输入时刻和视角参数，即可得到对应的渲染图。经过上述步骤，本发明的方法可以重建出高质量的动态多视角场景。

本发明授权基于自异质性的4D高斯重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自异质性的4D高斯重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对输入的原始时间戳和原始观察视角各自进行精确参数化，将处理后的时间戳、处理后的观察视角与对应时间戳和观察视角的原始图像结合形成训练数据； S2：为4D高斯模型中的每个高斯核设计一个对应的区域识别函数，每个区域识别函数利用各自的渲染判别条件判别高斯核的可渲染区域；对于2D图像平面上的任意一个点，依次判别该点的2D坐标是否满足每个渲染判别条件：若满足一个渲染判别条件，则该渲染判别条件对应的区域识别函数在该点处的值为1且高斯核需要渲染该点，否则区域识别函数在该点处的值为0且不渲染该点；直至2D图像平面上的所有点均判别完毕，输出每个高斯核各自对应的待渲染点集； S3：利用训练数据对4D高斯模型进行训练，并在训练过程中为每个高斯核设置一个可学习的Alpha参数进行自异质性学习，每个高斯核在其对应的待渲染点集上进行渲染，当计算得到渲染透明度时，使用Alpha参数控制的分段激活函数对各自高斯核的自身不透明度进行调整，所有调整后的渲染像素不透明度经过4D高斯模型中的渲染器形成渲染图像，由渲染图像与原始图像之间的均方差损失和SSIM损失构建总损失，基于最小化所述总损失更新4D高斯模型参数，经过多轮迭代得到用于重建的4D高斯模型； S4：将指定的时刻参数和视角参数输入至训练完成的4D高斯模型，生成对应的动态场景渲染图，完成4D高斯重建。

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