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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于图像金字塔的神经辐射场快速优化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：CN115620085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211239714.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于图像金字塔的神经辐射场快速优化方法是由曹汛;马展;朱昊;朱钧宇设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像金字塔的神经辐射场快速优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于图像金字塔的神经辐射场快速优化方法。其步骤为：对图像数据进行预处理，获取不同分辨率的训练图像；构建金字塔式阶段性训练模型，将模型的训练过程分为不同阶段；将不同分辨率的训练图像按照频谱范围由小到大的顺序输入模型进行不同阶段的训练，使得训练中的神经辐射场先具备大致的场景轮廓信息，再补全其中的高频信息；随着训练的深入对场景空间不断细分，采用更多子网络对整个的神经辐射场进行表示，每个子网络只用来表示空间场景中的某一区域；结合多个子网络进行协同训练。本发明的方法在不牺牲最终的新视点图像重建质量的前提下，实现了神经辐射场的快速训练和快速渲染。

本发明授权基于图像金字塔的神经辐射场快速优化方法在权利要求书中公布了：1.基于图像金字塔的神经辐射场快速优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 对图像数据进行预处理，获取不同分辨率的训练图像，具体为：通过添加高斯模糊核，得到n种不同分辨率的训练图像，n≥2，构建n层图像金字塔； 构建金字塔式阶段性训练模型，将模型的训练过程对应分为n个阶段，分别采用所述n种不同分辨率的训练图像，用于神经辐射场阶段性优化；每进入一个模型训练的阶段，采用更高分辨率的数据集，增加使用的网络的数量，减少每个小网络的尺寸，减小每个小网络的所表示的空间范围；将所述不同分辨率的训练图像按照频谱范围由小到大的顺序输入模型进行不同阶段的训练，使得训练中的神经辐射场先具备场景轮廓信息，再补全其中的高频信息；其中，模型训练的具体实现步骤为： 步骤一，预训练教师模型，使用低分辨率的训练图像，学习场景轮廓信息； 步骤二，将需要表示的空间场景划分为多个子空间，经过知识蒸馏，以教师模型的输出结果构建损失函数，初始化学生模型； 步骤三，使用高分辨率的训练图像，微调训练学生模型，补全高频纹理信息； 步骤四，重复步骤二、三，上一轮训练的学生模型将作为教师模型，指导下一轮的训练； 随着训练的深入对场景空间不断细分，采用更多子网络对整个的神经辐射场进行表示，每个子网络只用来表示空间场景中的某一区域；结合多个子网络进行协同训练。

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