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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种三维仿生生成物的设计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：CN116258818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310191211.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种三维仿生生成物的设计系统是由梁天一;毛溪设计研发完成，并于2021-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维仿生生成物的设计系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的三维仿生设计方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：建立训练集；步骤2：建立深度生成模型，并通过所述训练集对所述深度生成模型进行训练；所述深度生成模型包括隐式自动编码器和隐向量生成模型；所述隐式自动编码器包括编码器3DCNN和解码器IM‑Decoder；所述隐向量生成模型采用对抗生成网络；步骤3：使用所述深度生成模型生成三维仿生生成物。本发明还公开了一种实现上述方法的系统，所述系统包括数据预处理模块、深度生成模型、样本向量储存库、后处理模块。

本发明授权一种三维仿生生成物的设计系统在权利要求书中公布了：1.一种三维仿生生成物的设计系统，其特征在于，所述系统采用基于生成对抗网络的三维仿生设计方法，所述方法包括以下步骤： 步骤1：建立训练集； 步骤2：建立深度生成模型，并通过所述训练集对所述深度生成模型进行训练；所述深度生成模型包括隐式自动编码器和隐向量生成模型；所述隐式自动编码器包括编码器3DCNN和解码器IM-Decoder；所述隐向量生成模型采用对抗生成网络； 建立深度生成模型包括以下步骤： 步骤2.1：训练自动编码器学习低维表示； 步骤2.2：在自动编码器的编码器和解码器之间的隐向量空间中训练一个包括生成器和判别器的生成对抗网络； 步骤2.3：训练集准备完成后，对自动编码器和对抗生成网络分别进行两阶段训练； 所述两阶段训练是指：第一阶段采用渐进式训练训练自动编码器，使生成的模型具备更多的细节；第二阶段通过生成器和判别器训练隐向量空间中的对抗生成网络，使生成器生成的结果更具真实感和多样性； 步骤3：使用所述深度生成模型生成三维仿生生成物； 所述系统包括： 数据预处理模块，其用于输入仿生对象和设计目标所代表的三维形状数据集，通过基于设计目标和基于性能的数据增强来扩充数据集，经过mesh2voxel与SDF采样器得到模型训练所需要的三维模型的符号距离场； 深度生成模型，其包括隐式自动编码器、生成对抗网络；所述隐式自动编码器包括编码器3DCNN和解码器IM-Decoder； 样本向量存储库，其用于存储隐向量点集，存储库中的隐向量通过隐式解码器得到三维仿生生成物。

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