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龙图腾网获悉浙江大学;余姚市机器人研究中心申请的专利基于手绘草图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：CN119295648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411216114.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于手绘草图的三维模型生成方法及系统是由张昱晓;王进;陆国栋设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手绘草图的三维模型生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于手绘草图的三维模型生成方法及系统，对手绘草图进行特征提取，将手绘笔画分割为不同部件结构，提取部件结构特征作为草图局部特征，将草图局部特征与提取的草图全局特征进行融合，通过三维模型粗略生成网络，引入融合的草图特征作为条件，生成粗略的体素三维模型，通过三维模型精细生成网络，引入融合的草图特征作为条件，基于粗略的体素三维模型的体素结果构建三维体素掩码，指导三维模型精细生成网络从草图特征中截取体素掩码对应的部分，生成精细的体素三维模型。通过制作一个新的数据集3DCMSketch，训练模型，从而在卡通模型手绘草图与三维模型间建立映射关系。

本发明授权基于手绘草图的三维模型生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于手绘草图的三维模型生成方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1，获取手绘草图； 步骤2，草图特征提取；构建并训练语义分割网络，对草图进行语义分割，将手绘笔画分割为不同部件结构，构建草图特征提取网络和特征融合层，提取部件结构特征作为草图局部特征，通过特征融合层将草图局部特征与提取的草图全局特征进行融合； 步骤3，三维模型粗略生成，构建三维模型粗略生成网络，引入融合的草图特征作为条件，生成粗略的体素三维模型； 在三维模型粗略生成网络最低和最高像素层，采用交叉注意力机制引入融合的草图特征，作为条件引导三维模型粗略生成网络预测过程； 三维模型粗略生成网络为基于UNet的体素扩散模型，在UNet结构的最低和最高像素层，采用交叉注意力机制引入融合的草图特征，作为条件引导扩散模型预测过程； 步骤4，三维模型精细生成，构建三维模型精细生成网络，引入融合的草图特征作为条件，基于步骤3的体素结果构建三维体素掩码，指导三维模型精细生成网络从草图特征中截取体素掩码对应的部分，生成精细的体素三维模型； 仅在三维模型精细生成网络的低像素层，采用交叉注意力机制引入融合的草图特征，作为条件引导三维模型精细生成网络预测过程； 三维模型精细生成网络为基于UNet的有向距离场SDF扩散模型，仅在UNet结构的低像素层，采用交叉注意力机制引入融合的草图特征，作为条件引导扩散模型预测过程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;余姚市机器人研究中心，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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