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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种物理感知融合驱动的自适应纹理生成优化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：CN120931801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511447778.1，技术领域涉及：G06T15/04；该发明授权一种物理感知融合驱动的自适应纹理生成优化方法及系统是由张宇翔;覃勇杰;王康;文阳;冯晓文;祝视;骆望云;眭建新;田歆;杨芳僚设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理感知融合驱动的自适应纹理生成优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物理感知融合驱动的自适应纹理生成优化方法及系统。本发明方法包括以下步骤：采集材质光谱反射率数据以及材质表面微观纹理图像数据，并进行预处理；构建初始物理与感知融合驱动的纹理生成模型；采用跨域联合训练策略，通过物理优先‑感知优先‑联合微调的交替优化方案，对所述模型进行训练优化，得到物理与感知融合驱动的纹理生成模型；基于得到的物理与感知融合驱动的纹理生成模型，进行实际的纹理生成。本发明方法通过深度融合物理规律与人类视觉感知机制，构建了新一代自适应纹理优化框架，解决了高保真渲染领域长期存在的“物理‑感知”割裂问题，实现了光谱建模精度、渲染效率以及视觉质量上的突破。

本发明授权一种物理感知融合驱动的自适应纹理生成优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物理感知融合驱动的自适应纹理生成优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集材质光谱反射率数据以及材质表面微观纹理图像数据，并进行预处理，得到训练数据集； S2.构建初始物理与感知融合驱动的纹理生成模型；所述初始物理与感知融合驱动的纹理生成模型包括光谱物理模块、视觉感知模块以及自适应融合模块； S3.采用融合反射率均方误差与物理约束项的损失函数作为光谱物理模块的损失函数；采用感知损失作为视觉感知模块的损失函数；采用跨域联合训练策略，通过物理优先-感知优先-联合微调的交替优化方案，对所述模型进行训练优化，得到物理与感知融合驱动的纹理生成模型； S4.基于得到的物理与感知融合驱动的纹理生成模型，进行实际的纹理生成； 步骤S3中，所述光谱物理模块的损失函数使用以下算式表示：；其中，为反射率均方误差；为物理约束项； 所述物理约束项使用以下算式表示：；其中，为模型 生成纹理的单位像素总反射能量；为纹理单位像素理论真实反射能量；为物理约 束权重系数； 所述视觉感知模块的采用自监督对比损失训练局部细节分支；采用感知损失微调全局 语义分支与局部细节分支；所述感知损失使用以下算式表示：；其中，为全局语义分支处理； 为全局语义分支生成的纹理图像数据；为真实纹理图像数据；为感知特征空间下的 均方误差；为全局语义分支损失加权系数；为局部细节分支损失加权系数；为局 部细节分支损失； 所述跨域联合训练策略包括3个阶段，包括物理优先阶段、感知优先阶段以及联合微调阶段； 所述物理优先阶段，先固定视觉感知模块中感知网络参数，最小化光谱物理模块的损 失函数，然后进入感知优先阶段；所述感知优先阶段，固定光谱物理模块中模型参数， 最小化视觉感知模块损失函数，然后进入联合微调阶段；所述联合微调阶段，采用以下目标 函数同步更新优化光谱物理模块与视觉感知模块： ；其中，为正则化系数；为正则项；为物理与感知融合驱动的纹理生成模型中 全部的待训练参数集合；为物理损失加权系数；为感知损失加权系数。

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