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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于多尺度自回归模型的三维模型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：CN119904582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510387165.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于多尺度自回归模型的三维模型生成方法及系统是由王鹏帅;魏斯桐;陈宝权设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度自回归模型的三维模型生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于多尺度自回归模型的三维模型生成方法及系统，包括三维形状表达模块、基于窗口注意力机制的高效自回归模型构建模块、三维模型生成模块；建立基于八叉树的多尺度二元序列化三维形状表达，构建基于八叉树的二元向量量化变分自动编码器；构建基于窗口注意力机制的高效自回归模型，使用基于八叉树的Transformer模型和层次感知的掩码机制，设计三维旋转位置编码和多Token预测策略；训练自回归模型，对得到的二元编码序列进行预测；使用训练好的自回归模型和基于八叉树的二元向量量化变分自动编码器生成三维形状。本发明能够实现高质量、多样性、多模态的形状生成，提升三维形状建模生成的效率和质量。

本发明授权一种基于多尺度自回归模型的三维模型生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度自回归模型的三维模型生成方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 第一步，建立基于八叉树的多尺度二元序列化三维形状表达； 根据输入的三维形状构建八叉树；根据八叉树节点分裂状态将节点排列成序列，构建成包含多尺度几何信息的二元序列； 第二步，构建基于八叉树的向量量化变分自动编码器，使用基于八叉树的向量量化变分自动编码器将三维形状的八叉树进行压缩，将输入的三维形状生成任务分解为八叉树节点分裂状态，得到叶节点上的特征向量，即连续的包含多尺度几何信息的特征向量；第三步，将八叉树分裂状态序列和离散化的特征向量拼接成输入的三维形状的二元序列；包括： 构建基于窗口注意力机制的高效自回归模型；使用二元序列训练自回归模型； 通过二元向量量化将连续的特征向量压缩为离散的二元编码序列；将八叉树叶节点上的特征向量转换为二元Token序列；将二元Token解码为局部符号距离场，并整合为全局符号距离场，实现高精度表面重建； 构建基于窗口注意力机制的高效自回归模型，使用基于八叉树的Transformer模型和层次感知的掩码机制，并设计了三维旋转位置编码和多Token并行预测策略；包括：采用基于八叉树的窗口注意力机制OctFormer，将Token序列划分为固定尺寸的注意力窗口进行局部自注意力计算，并通过交替使用膨胀注意力与移位窗口注意力模块，实现跨窗口的Token交互；设计三维旋转位置编码与可学习的层次嵌入向量相结合的位置信息编码方法；将二维旋转位置编码扩展至三维空间，通过三维空间坐标的旋转矩阵运算建立Token的空间位置关系； 通过可学习的嵌入向量对八叉树层次特征进行编码； 将得到的三维形状的二元编码序列，训练基于窗口注意力机制的高效自回归模型，对得到的二元编码序列进行预测，从而得到训练好的自回归模型； 第四步，使用训练好的自回归模型和基于八叉树的二元向量向量量化变分自动编码器重建生成三维形状。

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