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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利三维模型建模序列生成网络的训练方法、装置及电子设备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：CN120832927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511334690.9，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权三维模型建模序列生成网络的训练方法、装置及电子设备是由任磊;王宇清设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维模型建模序列生成网络的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种三维模型建模序列生成网络的训练方法、装置及电子设备。该方法包括：获取样本图像和第一模型，样本图像中包括图形对象，第一模型是对图形对象进行三维建模得到的模型；对第一模型进行分解处理，得到第一模型对应的建模序列，建模序列包括目标草图、以及目标草图对应的操作信息；将样本图像和建模序列输入至三维模型建模序列生成网络中，得到第一模型和第二模型之间的差异值，第二模型是通过建模序列进行建模得到的模型；根据差异值，对三维模型建模序列生成网络的参数进行调整，得到训练好的三维模型建模序列生成网络。该方法提高了对三维模型建模序列生成网络进行训练的效率。

本发明授权三维模型建模序列生成网络的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种三维模型建模序列生成网络的训练方法，其特征在于，包括： 获取样本图像和第一模型，所述样本图像中包括图形对象，所述第一模型是对所述图形对象进行三维建模得到的模型； 对所述第一模型进行分解处理，得到所述第一模型对应的建模序列，所述建模序列包括目标草图、以及所述目标草图对应的操作信息；所述目标草图对应的操作信息用于指示对所述目标草图进行建模时的操作； 将所述样本图像和所述建模序列输入至三维模型建模序列生成网络中，得到所述第一模型和第二模型之间的差异值，所述第二模型是通过所述建模序列进行建模得到的模型； 根据所述差异值，对所述三维模型建模序列生成网络的参数进行调整，得到训练好的三维模型建模序列生成网络； 所述对所述第一模型进行分解处理，得到所述第一模型对应的建模序列，包括： 对所述第一模型进行转换处理，得到所述第一模型对应的区域图； 执行第一操作，所述第一操作包括：根据至少一个建模模型和所述区域图，确定第i个草图和所述第i个草图对应的操作信息；根据所述第i个草图对应的操作信息，对所述第i个草图进行建模，得到第i个建模模型；i初始为1，i为大于或等于1的正整数；其中，在i=1的情况下，所述至少一个建模模型为所述第一模型；在i1的情况下，所述至少一个建模模型包括所述第一模型和第i-1个建模模型； 在i小于预设数量，且，所述第i个建模模型和所述第一模型的体积交并比小于预设阈值的情况下，更新i为i+1，并重复执行所述第一操作，直至满足：i大于或等于所述预设数量，和或，所述第i个建模模型和所述第一模型的体积交并比大于或等于所述预设阈值； 其中，所述目标草图包括前i个草图。

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