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龙图腾网恭喜华东师范大学申请的专利一种基于插值运算器的三维仿生生成物生成系统及方法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：CN114463510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202110871721.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于插值运算器的三维仿生生成物生成系统及方法是由毛溪;梁天一设计研发完成，并于2021-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于插值运算器的三维仿生生成物生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于插值运算器的三维仿生生成物生成系统，所述系统包括数据预处理模块、深度生成模型、样本向量储存库、后处理模块。本发明还公开了一种基于上述生成系统的三维仿生生成物生成方法，所述方法包括:步骤1：建立训练集；步骤2：建立深度生成模型，并通过所述训练集对所述深度生成模型进行训练；所述深度生成模型包括隐式自动编码器和隐向量生成模型；所述隐式自动编码器包括编码器3DCNN和解码器IM‑Decoder；所述隐向量生成模型采用插值运算器；步骤3：使用所述深度生成模型生成三维仿生生成物。

本发明授权一种基于插值运算器的三维仿生生成物生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于插值运算器的三维仿生生成物生成系统，其特征在于，所述系统采用基于插值运算器的三维仿生生成物生成方法，所述系统包括：数据预处理模块，其用于输入仿生对象和设计目标所代表的三维形状数据集，通过基于设计目标和基于性能的数据增强来扩充数据集，经过mesh2voxel与SDF采样器得到模型训练所需要的三维模型的符号距离场；所述基于设计目标的数据增强包括：将仿生对象数据集施加七个方向的旋转变换来实现多样化的混合结果；所述基于性能的数据增强包括：在三个正交轴上拉伸训练数据集；深度生成模型，其包括隐式自动编码器、插值运算器；所述隐式自动编码器包括编码器3DCNN和解码器IM-Decoder；所述插值运算器的结构：给定仿生对象隐向量x1和设计目标隐向量x2，则插值向量表示为x＝γx1+1-γx2；其中γ∈[0,1]通过均匀采样γ来得到对应的插值隐向量，最后通过解码器得到对应的生成物；插值隐向量通过生成器映射得到的隐式场为创意生成物，通过marchingcube算法得到三角网格文件；所述插值运算器的建立包括以下步骤：步骤2.1：训练自动编码器学习低维表示；步骤2.2：在自动编码器的编码器和解码器之间的隐向量空间中训练插值运算器；步骤2.3：训练集准备完成后，对自动编码器进行训练；采用渐进式训练训练自动编码器，使生成的模型具备更多的细节；所述插值运算器通过训练集数据直接得到封闭解，无需训练；样本向量存储库，其用于存储隐向量点集，存储库中的隐向量通过隐式解码器得到三维仿生生成物。

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