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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合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：CN115512036B 。

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：202211190853.7，技术领域涉及：G06T15/50；该发明授权一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合成方法是由章国锋;鲍虎军;陈硕;叶伟才设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合成方法。本发明采用本征神经辐射场的表示方法IntrinsicNeRF，第一次将本征图像分解技术引入神经渲染方法NeRF中,可以处理规模不受限制的场景。为了应对本征分解这一欠约束的逆向问题的挑战,本发明采用距离感知点采样方法和迭代聚类优化方法，引入传统本征分解先验对IntrinsicNeRF进行无监督训练,从而获得时空一致的本征分解结果。为了防止较大场景中不同物体相似的反射率被错误的聚类到一起，本发明采用基于语义信息的层次聚类方法。本发明能够对视频场景进行实时颜色编辑、材质编辑和光照变化。BlenderObjects和ReplicaScene实验表明，IntrinsicNeRF可以获得一致的本征分解结果和高保真的新颖视图合成。

本发明授权一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于本征神经辐射场的可编辑新颖视图合成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:构造本征神经辐射场 所述的本征神经辐射场为使用多层感知机MLP网络表示的本征神经辐射场，所述的S1中的MLP网络以空间点坐标和视角方向为输入，输出体密度、该点的语义标签、反射率值R、光照S、以及一个与视角相关的残差项Re；其中R、S、Re就是该点的本征分解结果；通过本征分解模型I＝R×S+Re能够计算出该点的RGB颜色值，并通过体渲染的方式能够构造出新视角下的图像； S2：无监督先验引导 把无监督的先验信息引入多层感知机MLP网络，所述的无监督的先验信息包括色度先验、反射率稀疏性先验、光照平滑先验、残差约束、亮度先验； S3：网络优化 根据数据规模，对于物体级别的数据，选择适用于物体级别的反射率自适应迭代聚类，对于场景级别的数据，选择适用于场景级别的反射率层次聚类；通过聚类得到一个预测的稀疏反射率结果，根据预测结果与真实的稀疏反射率结果构造反射率聚类损失； 所述的适用于物体级别的反射率自适应迭代聚类为：对物体级别的数据，构造了一个会随着训练过程不断更新的聚类运算G； 对于一组相近的反射率颜色r，运算G会将这些颜色映射到同一个目标反射率值Gr，在网络优化过程中使得网络输出的相近的反射率值逐渐靠拢，使得最终场景内的反射率值更为稀疏，得到更好的本征分解结果； 联合优化颜色损失、语义损失、本征分解无监督先验相关的损失以及反射率聚类损失，来对多层感知机MLP网络进行优化；当网络训练好后，给定三维空间点和相机方向，多层感知机MLP网络输出该点的反射率，阴影和残差项，并最终合成新颖的视图。

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