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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利利用文本和2D边界框同时生成多个3D物体的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：CN119006759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411037901.8，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权利用文本和2D边界框同时生成多个3D物体的方法及系统是由逄淑超;孙绍荣;姚亚洲;黄小水设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用文本和2D边界框同时生成多个3D物体的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种利用文本和2D边界框同时生成多个3D物体的方法及系统，包括3D内容增强模块、布局控制模块、多视图一致性控制模块以及布局和多视图知识整合模块。其中3D内容增强模块用于提升生成的3D内容的质量，布局控制模块用于控制同时生成的多个3D物体之间的位置，多视图一致性控制模块用于维持生成的多个物体的多视图一致性，布局和多视图知识整合模块用于统一蒸馏的多种知识并进一步增强生成物体的质量。本发明不需要改变预训练模型的结构和参数，同时解决了现有方法中存在的无法理解输入文本中复杂逻辑关系，只能生成单个物体的问题。

本发明授权利用文本和2D边界框同时生成多个3D物体的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用文本和2D边界框同时生成多个3D物体的方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取输入文本y和边界框l，提取输入文本和边界框特征y,l，通过预训练的布局控制扩散模型生成一张2D图片通过多层感知机模型初始化多个3D物体gθ； 步骤2，从gθ中以视角c渲染出2D图片x＝gθ,c并添加正态分布的噪声； 步骤3，基于输入文本y和边界框l，利用蒸馏从预训练的布局控制扩散模型中提取布局先验知识，优化生成的多个3D物体； 步骤4，将2D图片作为预训练的多视图一致性扩散模型的先验，利用蒸馏提取多视图先验知识，优化生成的多个3D物体； 步骤5，使用均方误差损失函数更新预训练的布局扩散模型中的低秩矩阵，得到3D物体分布； 步骤6，使用布局多视图变分蒸馏，基于3D物体分布，统一布局先验知识和多视图先验知识，优化多个3D物体； 步骤7，重复步骤2-6，基于步骤2的2D加噪渲染图片设计并计算布局控制扩散模型、多视图一致性扩散模型的损失函数，优化多个3D物体； 使用布局多视图变分蒸馏，基于3D物体分布，统一布局先验知识和多视图先验知识，具体包括： 其中，Et,∈,c表示期望，wt为稳定扩散的第t步的引导权重，∈layout为预训练的布局控制扩散模型的去噪器，∈0123为预训练的多视图一致性扩散模型的去噪器，∈cola为预训练的布局扩散模型的去噪器，xt为稳定扩散的第t步中加入噪声的编码，t为优化过程中稳定扩散的步数。

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