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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于大模型先验的可控点云补全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：CN120236016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510704342.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于大模型先验的可控点云补全方法及系统是由徐航;龙宸;董震设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型先验的可控点云补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大模型先验的可控点云补全方法及系统，包括残缺点云正射深度投影；基于图像生成模型的点云深度投影重绘；基于多视角扩散模型和前馈式高斯溅射生成模型的三维表示引导；基于三平面表达的特征级融合控制与结果采样。本发明在点云补全框架的基础上引入文本和图像调控，通过文本控制的深度图像重绘和多视角生成实现对未知部分的推测；通过将前馈式三维高斯溅射生成模型的结果和残缺点云统一到三平面表达进行特征级控制和融合，实现基于大模型推理结果的点云补全。本发明实现了结果可人为调整，鲁棒性强，泛用性强的点云补全框架，可应用于即存在点云补全需求，又缺乏真值用于针对性训练的应用场景。

本发明授权一种基于大模型先验的可控点云补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型先验的可控点云补全方法，其特征在于，包括： 基于获取的目标级残缺点云进行正射深度投影，得到正射投影深度图； 基于所述正射投影深度图进行大模型推理，得到末端特征；基于所述正射投影深度图进行大模型推理，包括：基于所述正射投影深度图，使用以文本为条件的图像编辑大模型生成假彩色图像；基于所述假彩色图像，使用多视角扩散模型生成环视图像；基于所述环视图像，使用前馈式三维生成模型生成3D高斯结果； 将所述末端特征和目标级残缺点云输入训练后的点云补全模型，输出补全后的完整点云；其中，所述点云补全模型的训练，包括： 构建目标级残缺点云数据集； 对所述目标级联残缺点云数据集中的残缺点云依次进行正射深度投影和大模型推理，得到与残缺点云对应的末端特征； 将所述末端特征和残缺点云输入点云补全模型，所述点云补全模型对末端特征和残缺点云进行三平面表达编码，得到完整点云三平面表达，基于所述完整点云三平面表达进行完整点云采样，得到完整点云； 构建损失函数监督所述点云补全模型的训练过程，输出训练好的点云补全模型。

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