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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利结构控制信息引导的3D场景生成方法、装置、设备及介质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：CN120833439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511136431.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权结构控制信息引导的3D场景生成方法、装置、设备及介质是由李牧;王明晞;李青锋;牛建伟设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本结构控制信息引导的3D场景生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种结构控制信息引导的3D场景生成方法、装置、设备及介质，属于图像处理技术领域，基于场景生成需求构建目标建筑结构的3D建筑模型；基于3D建筑模型生成多视角的线框结构图和深度图；以多视角的线框结构图、深度图作为结构控制信息，结合目标3D场景文本提示词引导预训练的图像生成模型生成多张不同视角下的目标风格图像；将生成的多张不同视角下的目标风格图像作为纹理信息，映射到3D建筑模型上，得到目标3D场景模型。本发明根据结构化可控生成的3D场景模型来保证场景风格的一致性。同时，通过目标3D场景文本提示词引导生成，解决现有数字资产库技术中资产复用导致的场景同质化问题。

本发明授权结构控制信息引导的3D场景生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种结构控制信息引导的3D场景生成方法，其特征在于，包括： 基于场景生成需求构建目标建筑结构的3D建筑模型； 基于所述3D建筑模型生成多视角的线框结构图和深度图； 以所述多视角的线框结构图、深度图作为结构控制信息，结合目标3D场景文本提示词引导预训练的图像生成模型生成多张不同视角下的目标风格图像；所述图像生成模型包括文本编码器、变分自编码器及噪声预测网络U-Net； 以所述多视角的线框结构图、深度图作为结构控制信息，结合目标3D场景文本提示词引导预训练的图像生成模型生成多张不同视角下的目标风格图像包括： 基于预训练的图像生成模型的文本编码器提取目标3D场景文本提示词的文本向量表示； 基于预训练的ControlNet网络模型提取所述线框结构图及所述深度图的特征图； 将所述线框结构图和所述深度图的特征图，以及所述目标3D场景文本提示词的文本向量表示注入到所述图像生成模型的噪声预测网络U-Net中，引导随机生成的待去噪特征图像生成潜空间中的目标风格图像； 基于所述变分自编码器将所述潜空间中的目标风格图像解码为真实的目标风格图像；所述图像生成模型的训练过程包括: 获取3D场景图像训练数据集； 对3D场景图像训练数据集中的每张3D场景图像进行文本标注，得到文本描述标签； 将所述3D场景图像训练数据集及其对应的文本描述标签输入到初始的图像生成模型中进行迭代训练，以对初始3D场景生成模型的参数进行更新，得到最优的3D场景生成模型；其中，在训练时对噪声预测网络U-Net的注意力层添加低秩适配器，通过低秩适应策略来更新所述初始3D场景生成模型的参数； 将生成的多张不同视角下的目标风格图像作为纹理信息，映射到所述3D建筑模型上，得到目标3D场景模型。

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