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龙图腾网获悉北京国标建筑科技有限责任公司申请的专利基于生成式人工智能的装修效果图生成方法、装置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：CN119478251B 。

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：202411852603.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于生成式人工智能的装修效果图生成方法、装置是由梁晨;孙楠;何晓微;魏素巍;郝学;邓浩;胡晓欧;张美娜;张仕玉;吴宁;王超;李梦思;栗嘉骏设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式人工智能的装修效果图生成方法、装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于生成式人工智能的装修效果图生成方法、装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待改造室内图像和期望风格提示词；对待改造室内图像进行干扰项剔除，得到室内结构图像；对室内结构图像进行线条提取，得到室内线条图像；对室内结构图像进行深度识别，得到室内深度图像；基于预训练的装修图生成模型，根据期望风格提示词、室内线条图像和室内深度图像，对室内结构图像进行效果图生成，得到初始室内效果图；对初始室内效果图进行局部重绘，得到室内装修效果图。该实施方式提高了生成装修效果图的效率，避免了计算资源的浪费。

本发明授权基于生成式人工智能的装修效果图生成方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式人工智能的装修效果图生成方法，包括： 获取待改造室内图像和期望风格提示词； 对所述待改造室内图像进行干扰项剔除，得到室内结构图像； 对所述室内结构图像进行线条提取，得到室内线条图像； 对所述室内结构图像进行深度识别，得到室内深度图像； 基于预训练的装修图生成模型，根据所述期望风格提示词、所述室内线条图像和所述室内深度图像，对所述室内结构图像进行效果图生成，得到初始室内效果图； 对所述初始室内效果图进行局部重绘，得到室内装修效果图； 其中，所述对所述待改造室内图像进行干扰项剔除，得到室内结构图像，包括： 对所述待改造室内图像进行语义分割，得到室内分割结果图像和对应的类别标签集，所述室内分割结果图像中包含至少一个分割区域，一个分割区域对应一个类别标签； 将所述类别标签集中满足预设条件的每个类别标签确定为干扰标签，得到干扰标签集，其中，将所述类别标签集中对应家具标签的每个类别标签确定为干扰标签，得到干扰标签集； 根据所述干扰标签集，对所述室内分割结果图像进行干扰项剔除，得到室内结构图像，其中，将所述室内分割结果图像中与所述干扰标签集中的每个干扰标签对应的分割区域确定为待剔除区域，得到待剔除区域集；基于预设的图像修补算法，对所述室内分割结果图像中的各个待剔除区域依次进行干扰项剔除，得到室内结构图像；所述室内结构图像中只包含墙壁、窗户、地面室内结构元素，不包含家具家电干扰元素； 其中，所述对所述待改造室内图像进行语义分割，得到室内分割结果图像和对应的类别标签集，包括： 将所述待改造室内图像输入室内家具分割模型所包含的多尺度特征提取网络，得到多尺度融合特征图； 将所述多尺度融合特征图输入语义分割头部网络，得到室内分割概率图和对应的初始类别标签集； 确定所述室内分割概率图和所述初始类别标签集对应的室内分割结果图像和对应的类别标签集； 其中，所述室内家具分割模型由以下步骤训练得到： 获取初始室内家具分割模型，其中，所述初始室内家具分割模型包含初始多尺度特征提取网络和初始语义分割头部网络； 获取室内训练数据集，其中，室内训练数据包含样本室内图像、样本真值分割图像和对应的样本真值类别标签集； 基于预设轮次，对初始室内家具分割模型执行如下训练步骤： 将所述室内训练数据集中的每个室内训练数据对应的样本室内图像输入所述初始多尺度特征提取网络以生成样本多尺度特征图，得到样本多尺度特征图集； 响应于当前轮次不是第一轮次，将所述样本多尺度特征图集中的每个样本多尺度特征图与前一轮次的样本分割概率图进行融合以生成融合特征图，得到融合特征图集，其中，将样本多尺度特征图与样本分割概率图进行逐元素相加，得到融合特征图； 若当前轮次是第一轮次，将所述样本多尺度特征图集中的每个样本多尺度特征图输入所述初始语义分割头部网络以生成样本分割概率图，得到样本分割概率图集； 将所述融合特征图集中的每个融合特征图输入所述初始语义分割头部网络以生成样本分割概率图，得到样本分割概率图集； 根据所述室内训练数据集中的每个室内训练数据对应的样本真值分割图像和样本真值类别标签集，确定所述样本分割概率图集中的各个样本分割概率图对应的样本损失值； 根据所述样本损失值，对所述初始室内家具分割模型进行反向传播，得到当前轮次室内家具分割模型； 响应于当前轮次等于预设轮次，将所述当前轮次室内家具分割模型作为室内家具分割模型，其中，若当前轮次等于预设轮次，将所述当前轮次室内家具分割模型确定为室内家具分割模型，结束训练，若当前轮次小于预设轮次，再次执行所述训练步骤。

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