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摘要：本发明公开了一种基于本文驱动的三维高斯场景风格化方法，属于计算机视觉领域。该方法基于深度学习，分为场景重建和风格化两大部分。在重建部分，采集场景的RGB图像序列，使用三维高斯泼溅技术完成重建；在风格化部分，给出目标风格的文本提示，根据风格迁移策略，利用文本‑图像多模态模型技术，将风格文本提示的潜在特征逐步融入场景中，对表征场景的高斯场进行迭代优化，最终得到准确表征场景外观与几何、且符合风格文本要求的三维场景高斯场。本发明只需要输入简单的文本提示，就能达到预期的场景风格化效果，有很强的通用性,为虚拟现实、游戏等领域中构建定制化场景提供了一种可行途径。
主权项：1.一种基于文本驱动的三维高斯场景风格化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：1场景重建：使用RGB图像传感器采集场景的RGB图像序列，作为场景重建神经网络的输入；场景重建神经网络使用三维高斯泼溅技术，将输入的RGB图像序列重建为三维场景，三维场景由带有各项参数的高斯椭球构成的高斯场表示，最终网络输出得到一个表征场景的三维高斯场；2场景重建后处理：采用高斯过滤策略修剪高斯场内高斯椭球，在此基础上进一步优化场景高斯场，最终得到经过后处理的表征原始场景的三维高斯场；3场景风格化：输入目标风格的文本提示，将文本提示和步骤2得到的表征原始场景的三维高斯场作为场景风格化神经网络的输入；通过场景风格化神经网络，将场景与风格文本的语义信息对齐，逐步优化高斯场中高斯椭球的各项参数值，最终得到一个风格化后的三维场景的高斯场。
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权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于文本驱动的三维高斯场景风格化方法
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