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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于高斯泼溅的多细节层次训练方法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：CN119579758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411446212.2，技术领域涉及：G06T15/20；该发明授权一种基于高斯泼溅的多细节层次训练方法是由翁冬冬;郭瀚之;东野啸诺;刘越;王涌天设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯泼溅的多细节层次训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯泼溅的多细节层次训练方法，涉及虚拟现实、增强现实技术领域，在虚拟现实、增强现实等应用场景中，对于在视野范围内不同距离的目标，采用不同层级的高斯模型进行渲染，可实现场景中模型的渲染加速。首先对点云中点的数量进行分级，然后根据点云中点的数量，按照从小到大的顺序依次训练目标场景或者物体的高斯泼溅模型，分别作为不同层级的高斯泼溅模型。实际应用场景中，根据目标与观测者的距离远近，选择合适的层级进行渲染，以节省运算资源。

本发明授权一种基于高斯泼溅的多细节层次训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯泼溅的多细节层次训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：针对目标人体获取多视角多姿态的图像数据，针对每一种姿态构建对应的网格模型，网格模型由覆盖目标人体的三角面组成；其中以中立姿态对应的网格模型为中立网格模型，取中立网格模型中所有三角面的顶点为初始化高斯点的位置，获得初始化高斯点云数据； 步骤二：设置最大高斯点云数量最大为，对应级别为；轻量化训练过程结束获得对应级别的动态高斯泼溅模型；n为LOD总级数，n初始化取值大于等于3； 执行轻量化训练过程；所述轻量化训练过程具体为： S1：取中立姿态对应的图像数据进行高斯训练，得到与中立网格模型严格对齐的高斯模型，记为训练好的中立高斯泼溅模型，每个高斯点对应绑定在一个中立网格模型的三角面上； S2：随机迭代训练S1训练好的中立高斯模型在各种其他姿态下的驱动效果，中立高斯泼溅模型中每个高斯点根据其绑定三角面的平移向量和旋转矩阵，将中立高斯泼溅模型变形到当前姿态高斯泼溅模型；计算当前姿态的网格模型相对于中立网格模型每个三角面的旋转程度，取当前姿态对应网格模型相对于中立网格模型旋转程度超过设定阈值的三角面索引，记为待优化三角面，选取绑定在所述待优化三角面上的高斯点参与高斯训练，并冻结其他高斯点的高斯参数；高斯训练完成得到能够跟随网格模型驱动到任意姿态的动态高斯泼溅模型； S1和S2的高斯训练中，每次迭代先优化高斯参数，再根据梯度值判断是否需要对高斯泼溅模型进行稠密化和剪枝；当高斯点数量达到所设定的数量上限时，跳过每轮迭代的高斯的稠密化和剪枝步骤，只执行优化高斯参数步骤，直到训练完成； 步骤三：n自减1，之后判断n是否大于或者等于0，若是则读取级别的动态高斯泼溅模型，并冻结高斯参数；设置最大高斯点云数量最大为，对应级别为，继续执行所述轻量化训练过程，轻量化训练过程结束获得对应级别的动态高斯泼溅模型；重复执行步骤三，直至n小于0，结束训练过程； 输出各个级别的动态高斯泼溅模型。

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