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龙图腾网获悉艾迪普科技股份有限公司申请的专利一种基于自然语言的三维模型智能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：CN120147551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510324628.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于自然语言的三维模型智能生成方法及系统是由唐兴波;张一设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言的三维模型智能生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自然语言的三维模型智能生成方法及系统，该方法包括：实时接收并对用户输入的自然语言描述，并基于三维模型数据结构、去噪符号集合和停用词表根据自然语言描述提取关键信息数据并映射为三维模型参数集合；根据所述自然语言描述的场景类型和三维模型参数集合调用与所述自然语言描述的场景类型对应的三维模型生成网络生成初始的三维模型；实时接收和解析用户输入的模型优化指令，并根据解析结果对初始的三维模型的几何结构、细节特征和物理属性进行更新，生成动态交互模型，并输出动态交互模型的三维模型文件。通过应用本发明提供的方法及系统，提高了三维模型建模的效率、精准性、灵活性、易用性和用户体验。

本发明授权一种基于自然语言的三维模型智能生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言的三维模型智能生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1，定义三维模型数据结构，以及去噪符号集合，根据场景类型定义并构建停用词表和常识知识库； S2，实时接收用户输入的自然语言描述，并基于所述三维模型数据结构、所述去噪符号集合和所述停用词表对所述自然语言描述进行解析，根据解析结果提取生成三维模型的关键信息数据，将所述关键信息数据映射为三维模型参数集合； S3，根据场景类型和三维模型网络的数据结构训练和生成三维模型生成网络，根据所述自然语言描述的场景类型和所述三维模型参数集合调用与所述自然语言描述的场景类型对应的三维模型生成网络生成初始的三维模型，并基于三维模型渲染引擎对初始的三维模型进行实时渲染和可视化显示； S4，基于初始的三维模型，实时接收和解析用户输入的模型优化指令，并根据解析结果对初始的三维模型的几何结构、细节特征和物理属性进行更新，生成动态交互模型，并根据用户请求生成和输出动态交互模型的三维模型文件； 其中， 所述去噪符号集合用于存储自然语言中的标点符号，所述停用词表用于以字符串的方式存储构成自然语言的分词，所述分词包括代词、连词、介词、数量词、语气词、高频率连接词和通用词，所述常识知识库用于存储各个场景中实体之间的空间位置关系的默认规则； 所述三维模型生成网络为根据场景类型预先定义和训练完成的三维模型的网络结构，以及数据存储空间和数据传输通道，用于存储和传输三维模型的关键信息数据； 所述三维模型网络的数据结构包括场景类型、实体对象ID、实体对象的名称、网络层级、几何数据、纹理数据和材质数据，所述网络层级与各个实体对象的实体关系对应； 所述三维模型数据结构包括场景类型、实体对象、实体关系、属性参数、细节特征、物理属性； 其中， 所述实体关系包括实体级别和拓扑结构； 所述属性参数包括空间位置、形状参数、尺寸参数、材质参数和颜色； 所述细节特征包括纹理、材质、光滑度和凹凸特征； 所述物理属性包括光照反射特性、硬度特性和透明度； 步骤S3中，所述根据所述自然语言描述的场景类型和所述三维模型参数集合调用与所述自然语言描述的场景类型对应的三维模型生成网络生成初始的三维模型的步骤进一步包括： S321，全局结构生成：将所述三维模型参数集合输入所述自然语言描述的场景类型对应的三维模型生成网络，根据所述自然语言描述对应的实体对象的实体级别，以及实体对象之间的实体关系，按照实体级别从高到底的顺序、实体对象的名称和属性参数确定各个实体对象的空间位置的坐标和几何形状，生成初始的三维模型的全局几何结构； S322，局部细节生成：基于初始的三维模型的全局结构，使用所述三维模型参数集合中的细节特征添加各个所述自然语言描述对应的实体对象的纹理、材质、光滑度和凹凸特征，生成初始的三维模型的局部增强几何结构； S323，物理属性增强：基于初始的三维模型的局部细节增强结构，使用所述三维模型参数集合中的物理属性添加各个所述自然语言描述对应的实体对象的光照反射特性、硬度特性和透明度，生成初始的三维模型。

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