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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于性能指标的三维汽车模型生成网络、生成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：CN121052146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511590205.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于性能指标的三维汽车模型生成网络、生成方法及系统是由蔡正阳;邓世松;赵爽耀;姜俨真;闫生茂设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于性能指标的三维汽车模型生成网络、生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于性能指标的三维汽车模型生成网络、生成方法及系统，涉及深度学习网络技术领域。生成网络包括多视角扩散模型、3D生成模型和风阻预测代理模型。该网络能够由尺寸参数和角度参数以及性能参数驱动，输入数据经由多视角扩散模型内的升维层、多层感知机和多头注意力块得到多视角视图特征，U‑Net架构生成汽车四视图；将汽车四视图输入至3D生成模型，高效精准的生成满足工程设计要求的3D汽车模型，提高创意设计师的设计迭代效率。增设风阻预测代理模型，将其输出的预测出的风阻系数与输入的理论风阻系数进行比较，反向传播损失，调整多视角扩散模型参数，使汽车四视图满足性能参数要求，从而使得3D汽车模型也满足性能参数要求。

本发明授权基于性能指标的三维汽车模型生成网络、生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于性能指标的三维汽车模型生成方法，其特征在于，包括： 获取输入数据，所述输入数据包括尺寸参数、角度参数和性能参数； 将输入数据输入至基于性能指标的三维汽车模型生成网络中，得到由3D生成模型输出的3D汽车模型，其中，所述3D汽车模型满足输入数据的性能要求和风阻系数要求； 所述基于性能指标的三维汽车模型生成网络包括多视角扩散模型、3D生成模型和风阻预测代理模型； 所述多视角扩散模型包括依次相连的升维层、多层感知机、多头注意力块和扩散模型的U-Net架构；U-Net架构的残差模块包括依次相连的残差块、三维自注意力块和交叉注意力块； 输入数据包括尺寸参数、角度参数和性能参数，所述输入数据经升维层的升维处理以及对应多层感知机的投影，再输入至多头注意力块，得到多视角视图特征；将多视角视图特征、时间步和相机参数输入扩散模型的U-Net架构中，依次经残差块、三维自注意力块和交叉注意力块处理，生成汽车四视图； 将汽车四视图和多视角视图特征输入3D生成模型中，得到3D汽车模型； 对多视角扩散模型的训练过程包括： 将3D汽车模型的点云数据输入预训练后的风阻预测代理模型中，得到预测风阻系数；根据预测风阻系数与理论风阻系数确定性能损失值，反向传播性能损失值，调整多视角扩散模型的参数。

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