买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于条件扩散模型的桌面层物体生成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：CN120655856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511164098.9，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权一种基于条件扩散模型的桌面层物体生成方法是由徐欣然;许佳敏;郑其煌设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件扩散模型的桌面层物体生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件扩散模型的桌面层物体生成方法，该方法首先获取桌面场景数据，包括不同视角的图片和家具点云数据，并进行预处理。其次利用预处理后训练数据集中的不同视角的图片，以及对应的语义标签，通过预训练模型提取桌面风格语义特征；利用预处理后训练数据集中的家具点云数据，提取几何特征与约束特征，得到表面点云和边界点云。然后采用U型网络构建扩散模型，整合桌面风格语义特征、表面点云和边界点云，得到生成桌面层的模型。最后利用训练得到的扩散模型，选择不同的场景，推理生成对应场景下的桌面摆设，实现桌面层物体布局生成。本发明能基于不同的桌面场景准确生成对应的物件摆设。

本发明授权一种基于条件扩散模型的桌面层物体生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的桌面层物体生成方法，其特征在于，包括以下过程： 获取桌面场景数据，包括不同视角的图片和家具点云数据，并进行预处理； 利用预处理后训练数据集中的不同视角的图片，以及对应的语义标签，通过预训练模型提取桌面风格语义特征； 利用预处理后训练数据集中的家具点云数据，通过桌面层家具点云数据提取几何特征与约束特征，得到表面点云和边界点云； 所述提取几何特征与约束特征具体实现过程如下： 获取桌面点云在垂直方向的所有坐标值，记为集合Z；取Z中的最小值作为参考基准，再加上一个预设的厚度补偿值δ，得到最终的支撑面基准高度hbase； 根据基准高度hbase和δ，筛选出高度位于区间[hbase-δ,hbase]内的点云数据，这部分点云即为桌面的表面点云Xsurface； 将表面点云Xsurface投影到水平面，得到二维点集，对投影后的二维点集进行凸包计算，找到能包含所有点的最小凸多边形，其顶点集记为V； 将凸包顶点V的二维坐标重新映射回三维空间，即每个顶点vj的Z坐标设为基准高度hbase，得到三维边界点云Xcontour； 数据标准化阶段采用仿射变换消除尺度差异：对提取的表面点云Xsurface与边界点云Xcontour分别进行中心化处理，同时对中心化后的点云进行缩放，使其分布范围标准化：计算所有点云坐标的最大欧氏距离；将每个点云坐标除以该最大欧氏距离，最终输出对应的标准化点云； 随后将标准化点云输入特征编码模块；编码器网络由多层图卷积GraphConv模块构成；解码器使用反图卷积层重建点云坐标得到估计值X； 重建损失函数采用倒角距离损失，其计算过程包含对原始点云X和估计值X的逐点距离运算，具体实现为：先计算两组点云中每个点到另一组点云的最短距离平方和，再对两组结果分别求平均后相加； 引入KL散度损失项，其计算方式是对所有潜在维度求和：每个维度的计算包含对数方差、均值平方和方差调整项，最终取二分之一作为结果； 总损失函数是倒角距离损失与KL散度损失的加权和，其中损失的权重系数采用退火策略，平衡重建精度与分布正则化的强度； 采用U型网络构建扩散模型，整合桌面风格语义特征、表面点云和边界点云，得到生成桌面层的模型； 利用前面一步训练得到的扩散模型，选择不同的场景，推理生成对应场景下的桌面摆设，实现桌面层物体生成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。