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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于加权风格神经辐射场的三维场景风格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：CN120876693B 。

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：202511378420.8，技术领域涉及：G06T15/02；该发明授权基于加权风格神经辐射场的三维场景风格生成方法及系统是由闵卫东;吴海帆;韩清设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权风格神经辐射场的三维场景风格生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，提出一种基于加权风格神经辐射场的三维场景风格生成方法及系统，包括加权融合网络通过潜在风格编码和金字塔加权融合特征解码，实现对风格的潜在编码的有效捕获和多尺度特征的融合加权，自适应地优化风格迁移效果，增强生成图像在物体结构特征保持、色彩还原、风格融合自然度以及多视角连贯性的多方面性能，纹理风格隐变量神经辐射场通过基础神经辐射场网络、隐式编码网络和合并输出网络的网络结构组合处理方式，有机融合了三维场景几何信息与风格图像的风格特征，再利用图片补丁对采样和相似性度量损失函数，保留场景纹理细节和多视图一致性，本发明提高了三维场景风格生成的质量和细节精度。

本发明授权基于加权风格神经辐射场的三维场景风格生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于加权风格神经辐射场的三维场景风格生成方法，其特征在于，包括： 将目标三维场景的二维图像数据和三维图像信息输入加权风格神经辐射场，所述加权风格神经辐射场基于双路互学习多视图纹理一致架构，所述双路互学习多视图纹理一致架构包括加权融合网络和纹理风格隐变量神经辐射场； 将所述二维图像数据输入所述加权融合网络，以获取风格化结果和潜在风格编码，所述二维图像数据包括渲染图和风格图，所述加权融合网络包括广阔探索块、自适应实例归一化块和结合变分自编码器，所述加权融合网络基于金字塔加权融合特征解码； 将所述三维图像信息和所述潜在风格编码输入所述纹理风格隐变量神经辐射场，以获取风格化图像，所述三维图像信息包括目标三维场景的位置坐标和视角方向，所述纹理风格隐变量神经辐射场包括基础神经辐射场网络、隐式编码网络和合并输出网络； 所述将所述三维图像信息和所述潜在风格编码输入所述纹理风格隐变量神经辐射场，以获取风格化图像的步骤，具体包括： 将三维图像信息和潜在风格编码输入纹理风格隐变量神经辐射场，所述三维图像信息包括位置坐标和视角方向，将位置坐标转换为位置编码； 将所述位置编码和所述潜在风格编码输入隐式编码网络，以获取风格向量，所述隐式编码网络由多个叠加的全连接层构建，每个所述全连接层根据权重矩阵进行线性转换操作； 将所述位置编码和所述视角方向输入基础神经辐射场网络，以生成空间采样点的体密度信息和体密度特征，所述基础神经辐射场网络基于多层感知机； 将所述风格向量、体密度特征、位置编码和潜在风格编码输入合并输出网络，以获取空间采样点的颜色信息； 根据所述体密度信息和所述颜色信息进行体渲染操作，以获取风格化图像； 根据所述风格化结果和所述风格化图像生成最终三维场景风格图像，所述生成最终三维场景风格图像基于图片补丁对采样。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号；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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