北京字跳网络技术有限公司李百林获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利3D素材的渲染方法、装置、设备及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：CN114549722B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210178211.9，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权3D素材的渲染方法、装置、设备及存储介质是由李百林;曹晋源;尹淳骥;李心雨;曾光;何欣婷设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本3D素材的渲染方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种3D素材的渲染方法、装置、设备及存储介质。获取待渲染3D素材的第一原始3D信息；根据所述第一原始3D信息生成中间渲染图；将所述中间渲染图输入设定生成对抗神经网络的生成器中，获得3D渲染图。本公开实施例提供的3D素材的渲染方法，将由第一原始3D信息生成的中间渲染图输入设定生成对抗神经网络，获得3D渲染图，不仅可以提高渲染效果的精度，又可以降低渲染的计算量，从而提高3D素材的渲染效率。
本发明授权3D素材的渲染方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种3D素材的渲染方法，其特征在于，包括： 获取待渲染3D素材的第一原始3D信息； 根据所述第一原始3D信息生成中间渲染图； 将所述中间渲染图输入设定生成对抗神经网络的生成器中，获得3D渲染图； 其中，所述根据所述第一原始3D信息生成中间渲染图，包括： 根据所述第一原始3D信息中的至少一项生成中间渲染图；其中，所述中间渲染图为精度低于所述3D渲染图的3D图；所述中间渲染图包括如下至少一种：白膜图、法线图、深度图、粗毛发图； 所述设定生成对抗神经网络是经过风格化训练后的网络，为像素到像素pix2pix的生成对抗神经网络，包括生成器和判别器；所述生成器中的网络层采用U型跳跃结构连接；所述判别器采用分块判别器PatchGAN； 所述设定生成对抗神经网络的训练方式为： 获取待渲染3D素材样本的第二原始3D信息； 基于所述第二原始3D信息生成中间渲染图样本和对应的渲染图样本；所述中间渲染图样本通过对第二原始3D信息进行粗渲染获得，所述渲染图样本根据第二原始3D信息通过离线高精度渲染算法获得； 基于所述中间渲染图样本和对应的渲染图样本对所述生成器和所述判别器进行交替迭代训练。
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