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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于SDF体渲染的两阶段的表面重建方法、设备、存储介质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：CN119107396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411017572.0，技术领域涉及：G06T15/20；该发明授权基于SDF体渲染的两阶段的表面重建方法、设备、存储介质是由王一凡;黄迪;叶伟才;欧阳万里;贺通;乔宇设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SDF体渲染的两阶段的表面重建方法、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于SDF体渲染的两阶段的表面重建方法、设备、存储介质。首先，通过舍弃全局尺度因子而使用局部自适应尺度因子来改进SDF到体密度的转换。其次，实现了一种新型的损失函数，旨在将体渲染中的最大概率距离与零水平集对齐，从而改进几何表示的偏差问题。此外，将上述改进纳入一个两阶段优化框架中，以解决几何约束所施加的过度正则化，粗略的优化阶段中，SDF场的操作与体密度场类似，从拓扑转换中受到的影响最小。精细化阶段中，实现一个增加了平滑性的表面。本方法还提供了随机步骤数值梯度估计技术，以保持粗略阶段的自然零级集。通过上述设计，本方法能够实现适合于大规模和错综复杂的几何形状的高保真表面重建。

本发明授权基于SDF体渲染的两阶段的表面重建方法、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于SDF体渲染的两阶段的表面重建方法，其特征在于，基于获取的2D图像，利用预训练好的几何网络和颜色网络，通过体渲染实现表面重建，其中，所述几何网络和颜色网络的训练过程包括如下步骤： 步骤S1，基于获取到的样本图像和对应的相机参数，计算相机位置沿视图方向的射线信息，将射线上的点坐标分别作为几何网络和颜色网络的输入，分别得到预测的距离符号函数信息和颜色信息； 步骤S2，在计及不确定性的前提下，通过随机步长数值梯度估计得到所述距离符号函数信息的估计梯度，结合所述估计梯度的Eikonal损失、基于所述颜色信息计算的颜色损失和偏差修正损失，在自适应尺度因子且尺度因子下限低的前提下，实现第一阶段的训练； 步骤S3，计算所述距离符号函数信息的真实分析梯度，结合所述真实分析梯度的Eikonal损失、基于所述颜色信息计算的颜色损失和平滑性约束损失，在自适应尺度因子且尺度因子下限高的前提下，实现第二阶段的训练。

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