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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于生成式模型的建筑修复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：CN118657692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410837593.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于生成式模型的建筑修复方法及系统是由周燕;曾卓;周诚;文世峰;柯美翔;余长洪;孟伟设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式模型的建筑修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于建筑修复领域，并具体公开了一种基于生成式模型的建筑修复方法及系统，其包括：获取破损建筑的整体三维模型和破损部位三维模型，所述破损部位三维模型的范围大于建筑破损部位，并完全包含建筑破损部位；从整体三维模型中随机多次截取得到一定体积的截断模型，对每个截断模型，对其中体素进行位置编码，并在该截断模型上随机截取一定体积的二次截断模型，构建训练集；基于训练集对神经过程模型进行训练，得到生成式模型；基于破损部位三维模型和生成式模型，得到建筑破损部位的修复模型，实现建筑破损部位修复。本发明解决了建筑修复时依赖原始图纸或三维模型的问题，避免了需要重新设计施工模板，提高了建筑修复效率。

本发明授权一种基于生成式模型的建筑修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式模型的建筑修复方法，其特征在于，包括如下步骤： 模型训练阶段： 获取破损建筑的整体三维模型和破损部位三维模型，所述破损部位三维模型的范围大于建筑破损部位，并完全包含建筑破损部位； 从所述整体三维模型中随机多次截取一定体积的模型，得到多个截断模型；对每个截断模型，对其中的体素进行位置编码，并在该截断模型上随机截取一定体积的模型作为二次截断模型，剩余部分为剩余截断模型，从而构建训练集； 基于训练集对神经过程模型进行训练，以训练好的神经过程模型作为生成式模型；所述神经过程模型的输入为剩余截断模型中体素的位置信息和颜色信息，以及二次截断模型中体素的位置信息，输出为二次截断模型中体素的颜色信息； 模型应用阶段： 预先构建计算模型，该计算模型为最小的完全包含破损部位三维模型的长方体，对计算模型中的体素进行位置编码；并将计算模型划分为两部分：破损部位三维模型和剩余计算模型； 将破损部位三维模型中体素的位置信息和颜色信息，以及剩余计算模型中体素的位置信息输入所述生成式模型，得到剩余计算模型中体素的颜色信息；将剩余计算模型中颜色信息为0的体素进行剔除，得到建筑破损部位的修复模型，基于该修复模型实现建筑破损部位修复； 所述神经过程模型包括隐空间编码器、确定性编码器和解码器，其中： 所述隐空间编码器包括一个自注意力层，该自注意力层以剩余截断模型中体素的位置信息和颜色信息作为输入，输出全局隐分布； 所述确定性编码器包含一个自注意力层和一个坐标注意力层，其中，自注意力层以剩余截断模型中体素的位置信息和颜色信息作为输入，输出隐变量；坐标注意力层以隐变量、剩余截断模型中体素的位置信息和二次截断模型中体素的位置信息为输入，输出全局隐变量； 所述解码器包括一个多层感知机，该多层感知机以二次截断模型中体素的位置信息、全局隐变量以及全局隐分布为输入，输出二次截断模型中体素的颜色信息。

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