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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利渲染网络的训练方法、渲染方法及相关装置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：CN119693517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411750313.9，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权渲染网络的训练方法、渲染方法及相关装置是由陈铮;吴陈铭;赵晨设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本渲染网络的训练方法、渲染方法及相关装置在说明书摘要公布了：本公开提供了渲染网络的训练方法、渲染方法及相关装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于基于人工智能的内容生成等场景。具体实现方案为：基于三维高斯渲染网络的球形深度估计网络处理参考视图和源视图，得到参考视图的球形深度图；参考视图和源视图为全景图；基于三维高斯渲染网络的三维高斯模型处理球形深度图和参考视图，得到三维高斯点；将三维高斯点渲染到目标视角，得到渲染结果；基于球形深度图、渲染结果和目标视角的目标真值，确定损失值；基于损失值优化三维高斯渲染网络的模型参数。

本发明授权渲染网络的训练方法、渲染方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种渲染网络的训练方法，包括： 基于三维高斯渲染网络的球形深度估计网络处理参考视图和源视图，得到所述参考视图的球形深度图；所述参考视图和所述源视图为全景图； 基于所述三维高斯渲染网络的三维高斯模型处理所述球形深度图和所述参考视图，得到三维高斯点； 将所述三维高斯点渲染到目标视角，得到渲染结果； 基于所述球形深度图、所述渲染结果和所述目标视角的目标真值，确定损失值； 基于所述损失值优化所述三维高斯渲染网络的模型参数； 所述球形深度估计网络包括第一代价体积预测网络、初始深度估计网络，以及第一融合模块；所述基于所述三维高斯渲染网络的球形深度估计网络处理参考视图和源视图，得到所述参考视图的球形深度图，包括： 基于所述第一代价体积预测网络处理所述参考视图的第一矩形投影图和所述源视图的第二矩形投影图，得到第一代价体积； 基于所述初始深度估计网络处理所述参考视图的立方体投影图，得到初始球形深度； 基于所述第一融合模块对所述初始球形深度和所述第一代价体积进行融合处理，得到所述参考视图的球形深度图。

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