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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于人类反馈强化学习的三维建筑网格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：CN120874210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511396832.4，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于人类反馈强化学习的三维建筑网格生成方法是由吕帅;殷俊;钟婧;戴子轩;李沛霖;钟骐亘;井松萍;曹乐乐;曾鹏宇;张淼设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人类反馈强化学习的三维建筑网格生成方法在说明书摘要公布了：一种基于人类反馈强化学习的三维建筑网格生成方法，包括以下步骤：构建含三维建筑模型、对应文本描述及结构可行性、美学质量、整体布局评分的多维度数据集，提供领域适配训练基础；将3D建筑网格转为文本形式顶点与面序列并量化，适配大型语言模型输入；基于数据集训练多维度偏好评分奖励模型，评估建筑专业维度质量；监督微调预训练大型语言模型，使其能按文本提示生成符合建筑要求的网格文本；基于奖励模型，通过近端策略优化算法开展RLHF，优化模型输出以对齐建筑师偏好与领域知识。该方法突破传统技术统计指标优但实用价值低的局限，使生成的3D建筑网格与建筑师偏好及领域知识深度对齐，保障生成网格的专业适配性与实用价值。

本发明授权一种基于人类反馈强化学习的三维建筑网格生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人类反馈强化学习的三维建筑网格生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建包含专业建筑评估的多维度数据集，所述数据集包括三维建筑模型及其对应的文本描述、结构可行性评分、美学质量评分和整体布局评分； S2、将三维建筑网格表示为文本形式的顶点与面序列，并进行坐标量化处理，以适配大型语言模型的输入要求；步骤S2中，所述三维建筑网格的文本表示具体包括：将顶点坐标与面索引按照预定的文本格式规范进行表示，其中顶点数据包含其空间坐标信息，面数据包含其构成顶点的索引信息，通过以纯文本形式表示三维建筑网格的顶点坐标数值和面定义，将三维建筑网格转换为纯文本token序列，将文本与三维建筑网格统一起来；对顶点坐标进行量化处理，将其映射到固定整数区间，以减少token序列长度并提升模型处理效率；由此实现3D形态的三维建筑网格与大型语言模型的模态对齐，让大型语言模型能直接处理三维建筑网格的3D信息； S3、基于所述数据集训练多维度偏好评分奖励模型，用于评估生成建筑网格在结构、美学和整体布局方面的质量；所述奖励模型的训练包括：以文本提示、三维网格文本表示和建筑师评分为输入，训练一个能够输出多维度评分的模型；采用对比学习方式，对同一提示下的多个输出进行偏好比较，通过最大化优选样本与次选样本的评分差异来优化模型；使用基于比较的目标函数，鼓励模型对更优生成结果给出更高评分，对次优生成结果给出更低评分； S4、对预训练的大型语言模型进行监督微调，使其能够根据文本提示生成符合建筑领域要求的三维网格文本表示；所述监督微调具体包括：使用文本-三维网格对作为监督数据，通过最大化条件概率似然函数来微调模型，使其能够根据文本提示生成符合建筑语义的三维网格文本序列；所述条件概率似然函数通过最小化负对数似然损失实现，以提升模型对目标序列的生成准确性； S5、基于所述奖励模型，通过近端策略优化算法进行人类反馈强化学习，优化模型输出以对齐建筑师的偏好与领域知识。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279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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