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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于文本驱动的三维高斯场景风格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：CN119006760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411099210.0，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权一种基于文本驱动的三维高斯场景风格化方法是由章国锋;冯博印;胡家瑞设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本驱动的三维高斯场景风格化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于本文驱动的三维高斯场景风格化方法，属于计算机视觉领域。该方法基于深度学习，分为场景重建和风格化两大部分。在重建部分，采集场景的RGB图像序列，使用三维高斯泼溅技术完成重建；在风格化部分，给出目标风格的文本提示，根据风格迁移策略，利用文本‑图像多模态模型技术，将风格文本提示的潜在特征逐步融入场景中，对表征场景的高斯场进行迭代优化，最终得到准确表征场景外观与几何、且符合风格文本要求的三维场景高斯场。本发明只需要输入简单的文本提示，就能达到预期的场景风格化效果，有很强的通用性,为虚拟现实、游戏等领域中构建定制化场景提供了一种可行途径。

本发明授权一种基于文本驱动的三维高斯场景风格化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本驱动的三维高斯场景风格化方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 1场景重建：使用RGB图像传感器采集场景的RGB图像序列，作为场景重建神经网络的输入；场景重建神经网络使用三维高斯泼溅技术，将输入的RGB图像序列重建为三维场景，三维场景由带有各项参数的高斯椭球构成的高斯场表示，最终网络输出得到一个表征场景的三维高斯场； 2场景重建后处理：采用高斯过滤策略修剪高斯场内高斯椭球，在此基础上进一步优化场景高斯场，最终得到经过后处理的表征原始场景的三维高斯场； 3场景风格化：输入目标风格的文本提示，将文本提示和步骤2得到的表征原始场景的三维高斯场作为场景风格化神经网络的输入；通过场景风格化神经网络，将场景与风格文本的语义信息对齐，逐步优化高斯场中高斯椭球的各项参数值，最终得到一个风格化后的三维场景的高斯场； 所述场景风格化神经网络包含风格化模块、原始内容保留模块和高斯正则化模块；所述风格化模块利用基于对比学习的文本-图像多模态模型技术，将高斯场渲染得到的图像与风格文本在联合编码空间中对齐语义信息，控制场景的风格化程度；所述原始内容保留模块使用深度卷积神经网络提取风格化训练过程中场景的渲染图像与原始场景的真实图像的多维度特征，通过特征误差监督原始场景的信息保存程度；所述高斯正则化模块对高斯的尺度和密度属性在训练前后的变化幅度通过损失函数进行约束，控制高斯的急剧变化，减少风格化后场景内产生的几何噪声。

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