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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利与人类偏好对齐的文本到3D内容生成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：CN119417981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411437977.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权与人类偏好对齐的文本到3D内容生成方法是由方涛;刘高峰;霍宏设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本与人类偏好对齐的文本到3D内容生成方法在说明书摘要公布了：一种与人类偏好对齐的文本到3D内容生成方法，在离线阶段通过基于包含专家偏好注释的文本到3D数据集HP3D对构造得到的基于多视角扩散模型的生成框架DreamAlign进行直接三维偏好优化D‑3DPO算法的偏好对比反馈训练，在在线阶段采用训练后的生成框架生成3D内容。本发明在文本到3D生成的整个阶段能够生成与输入文本高度一致的3D内容，提高用户对3D内容的满意度和接受度，更好地解决现有技术中存在的与人类审美偏好不匹配的问题，从而在实际应用中具有更高的实用价值。

本发明授权与人类偏好对齐的文本到3D内容生成方法在权利要求书中公布了：1.一种与人类偏好对齐的文本到3D内容生成方法，其特征在于，在离线阶段通过基于包含专家偏好注释的文本到3D数据集HP3D对构造得到的基于多视角扩散模型的生成框架DreamAlign进行直接三维偏好优化D-3DPO算法的偏好对比反馈训练，在在线阶段基于分数蒸馏的方法，采用训练后的DreamAlign生成使用隐式神经网络进行表征的3D内容； 所述的多视角扩散模型，根据输入的文本提示已经视角坐标，生成多个正交视角图像的扩散模型，其框架包括：文本编码器、U-Net模块、图像自编码器，其中：文本编码器根据输入的文本信息编码为特征矩阵，U-Net模块根据文本特征矩阵、视角信息，对输入的隐空间噪声特征进行去噪，图像自编码器将隐空间的噪声特征解码为多视角图片； 所述的多视角扩散模型在偏好优化过程中，只对LoRA适配器的参数进行训练，其他参数冻结； 所述的直接三维偏好优化D-3DPO算法，具体包括： 步骤1，从HP3D中采样出一个样本，包括一个提示文本，相机视角，两组多视角图像，其中：比更符合人类审美； 步骤2，将两组多视角图片加上高斯噪声，符合人类审美的图片输入DreamAlign，反之不符合人类审美的图片输入作为参考的多视角扩散模型中； 步骤3，使用对基于多视角扩散模型的生成框架DreamAlign进行微调，促使DreamAlign与符合人类审美的数据分布保持一致，远离不符合人类审美的数据分布，具体为：，其中：表示参数为的DreamAlign预测的噪声，表示由原始扩散模型预测的噪声； 所述的偏好对比反馈训练，具体包括： 步骤i，对参数为隐式神经网络表征的3D内容采样得到多视角图像，加入噪声后输入DreamAlign和原始多视角扩散模型中； 步骤ii，基于对比学习的思路，期望采样到的多视角图片接近DreamAlign重构的图像，远离原始扩散模型重构的图像，使用进行训练，具体为：。

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