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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于物理渲染和不确定性估计的三维场景和谐化对象生成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：CN119850847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510296870.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于物理渲染和不确定性估计的三维场景和谐化对象生成方法是由赵堃;罗亚威;杨易设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理渲染和不确定性估计的三维场景和谐化对象生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物理渲染和不确定性估计的三维场景中和谐化对象生成方法，包括：给定三维场景、生成目标对象的文本描述和目标对象在三维场景2D渲染视图中所处位置的矩形框；根据生成目标对象的文本描述，利用多视角图像生成扩散模型构建目标对象几何外观的可变形四面体网格；构建包括材质项预测模块和不确定性项预测模块的特征网络；利用物理渲染技术获取目标对象的渲染图片，对特征网络进行训练优化；根据三维场景、可变形四面体网格和训练后的特征网络输出的材质项得到包含目标对象的多视角场景渲染密集视图和3D模型文件。本发明有效解决了目标对象与场景融合不和谐的问题，增强了目标对象在场景中的真实感和视觉效果。

本发明授权基于物理渲染和不确定性估计的三维场景和谐化对象生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理渲染和不确定性估计的三维场景和谐化对象生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 给定三维场景、生成目标对象的文本描述和所述目标对象在所述三维场景2D渲染视图中所处位置的矩形框； 根据所述生成目标对象的文本描述，利用预训练的多视角图像生成扩散模型基于两阶段方法构建目标对象几何外观的可变形四面体网格； 构建特征网络，所述特征网络包括材质项预测模块和不确定性项预测模块；所述特征网络的输入为所述可变形四面体网格表面的采样点，输出为对象的材质项和不确定性项，所述材质项包括反照率、金属性和粗糙度； 利用物理渲染技术获取目标对象的渲染图片，对所述特征网络进行训练优化； 根据所述三维场景、所述可变形四面体网格和训练后的特征网络输出的材质项得到包含目标对象的多视角场景渲染密集视图和3D模型文件； 所述利用物理渲染技术获取目标对象的渲染图片具体包括： 基于图像的光照技术根据环境贴图计算目标对象表面的环境光，结合材质项和环境光，通过物理渲染技术得到目标对象的渲染图片； 对所述特征网络进行训练优化具体包括： 随机初始化环境贴图，根据初始环境贴图和特征网络输出的初始材质项获取目标对象的初始渲染图片，利用所述初始渲染图片通过材质项损失函数对所述特征网络的材质项预测模块进行训练； 根据所述三维场景、目标对象的初始渲染图片和目标对象在所述三维场景2D渲染视图中所处位置的矩形框获取目标对象在所述三维场景中的空间坐标； 根据所述空间坐标获取场景环境贴图，根据场景环境贴图和训练后的特征网络输出的材质项获取目标对象的新渲染图片； 利用预训练的2D图像和谐化网络获取目标对象与三维场景和谐化后的结果图片； 根据所述目标对象的新渲染图片、和谐化后的结果图片计算不确定性项损失和和谐化损失，对所述特征网络的不确定性项预测模块和材质项预测模块的反照率部分进行训练。

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