暨南大学杨光华获国家专利权
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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种高斯泼溅细节层次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：CN121170111B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511238025.X，技术领域涉及：G06T15/10；该发明授权一种高斯泼溅细节层次生成方法及系统是由杨光华;袁振声;施政;黄浩智设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高斯泼溅细节层次生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种高斯泼溅细节层次生成方法及系统，包括：设定N级细节层次，每级配置资源控制参数组{、、}，其中：为第i级高斯数量上限，满足β12...N；为训练图像下采样率，满足12...N=1；从i=1至N级执行分层迭代训练：从第1层开始，执行：基于当前层参数组初始化训练环境；通过动态增长函数控制高斯数量增长至；当达到周期时触发多因子稠密化决策；输出当前层LOD模型并迭代至下一层。本发明构建了分层参数控制机制，在训练迭代过程中同步调控高斯模型的数量规模、稠密化节奏和图像分辨率，使得从低精度基底到高精度细节的渐进式生成得以在单次训练中完成，大幅提升LOD生成效率。
本发明授权一种高斯泼溅细节层次生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高斯泼溅细节层次生成方法，其特征在于，包括： 设定N级细节层次，每级配置资源控制参数组{、、}，其中： 为第i级高斯数量上限，满足β1β2...βN； 为稠密化触发周期，满足12...N； 为训练图像下采样率，满足12...N=1； 从i=1至N级执行分层迭代训练： 从第1层开始，执行： 基于当前层参数组初始化训练环境； 通过动态增长函数控制高斯数量增长至； 当达到周期时触发多因子稠密化决策； 输出当前层LOD模型并迭代至下一层； 所述动态增长函数被配置为： 在迭代次数x∈[0,Ki]范围内，控制高斯数量按加速增长曲线逼近； 所述加速增长曲线采用非线性增长模型： 其中，为初始高斯数，为第i层最大迭代次数，为[0,1]→[0,1]的单调递增函数； 所述多因子稠密化决策包括： 计算高斯点复合重要性分数： 其中，为命中像素数，为累计透明度，为尺度空间体积，为图像梯度模值； 按分数概率采样高斯点执行稠密化。
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