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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于卷积神经网络的三维网格风格迁移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：CN116051794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211311497.X，技术领域涉及：G06T19/20；该发明授权基于卷积神经网络的三维网格风格迁移方法是由亢宏媛;陈中贵设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的三维网格风格迁移方法在说明书摘要公布了：基于卷积神经网络的三维网格风格迁移方法，涉及三维网格处理领域。1、选取一个合适的神经网络作为预训练模型；2、输入一个内容网格和一个风格网格到预训练的神经网络中，提取其中某些层作为三维网格的内容特征和风格特征表示；3、初始化合成网格为内容网格；4、根据内容网格和合成网格的内容特征计算内容损失，根据风格网格和合成网格的风格特征计算风格损失；5、根据合成网格本身计算一个形状正则项；6、利用4‑5的损失函数优化更新合成网格的顶点位置；7、重复步骤4‑6，直至达到设置好的迭代轮数；得到最终风格迁移后的合成网格。方法简单有效，不需要过多复杂处理，得到风格迁移效果较好的网格模型，可帮助去丰富网格数据内容。

本发明授权基于卷积神经网络的三维网格风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的三维网格风格迁移方法，其特征在于包括以下步骤： 1选取一个神经网络作为预训练网络模型； 所述神经网络为MeshNet，利用其在三维形状分类任务学习到的模型作为网格风格迁移的预训练网络模型；提出一种基于三角面片的卷积神经网络，通过将三角面片视为一个处理单元来捕获和聚合三角形网格的空间和结构特征； 2输入一个内容网格和一个风格网格到一个预训练神经网络中，提取预训练神经网络中某些层作为三维网格的内容特征和风格特征表示； 3初始化合成网格，指初始化合成网格的顶点位置为内容网格的顶点位置、合成网格的三角面片连接关系为内容网格的三角面片连接关系； 4根据内容网格和合成网格的内容特征计算内容损失，根据风格网格和合成网格的风格特征计算风格损失； 5根据合成网格本身计算一个形状正则项，形状正则项的公式如下所示： 其中，为边长度正则化器，最小化预测网格中边的长度； 为面法向正则化器，计算网格中每对相邻面法线的一致性，强制相邻面法线的一致性； 是拉普拉斯正则化器；、和分别为  、 和  对应的权重系数，用于帮助平衡平滑网格 M 过程中的各个形状正则项的大小； 6风格迁移网格利用损失函数加权和，优化更新合成网格的顶点位置； 所述损失函数加权和，即为内容损失函数、风格损失函数和形状正则项的加权和，其公式如下所示： 其中，、和分别为内容损失项、风格损失项和形状正则项对应的权重，用于帮助平衡风格迁移网格过程中的内容表示、风格表示和形状正则项的大小； 所述风格迁移网格根据损失函数，利用神经网络梯度计算反向传播，优化更新合成网格的顶点位置； 7重复步骤4～6，直至达到设置好的迭代轮数； 8得到最终风格迁移后的合成网格。

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