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龙图腾网获悉深圳市森歌数据技术有限公司申请的专利基于零样本语义分割与物理属性估计的三维结构建模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：CN121414992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202512000749.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于零样本语义分割与物理属性估计的三维结构建模方法是由周皓然;叶绍泽;陈康;陆国锋;黎治华;袁杰遵;张灵设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于零样本语义分割与物理属性估计的三维结构建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于零样本语义分割与物理属性估计的三维结构建模方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：构造图像集合D1；基于D1生成初始三维点云模型M0；将M0划分为S个子点云；生成第s个子点云Ms在各可见视角下的物理属性图，构造多视角物理属性一致性误差函数Ls；以最小化Ls调整Ms得到优化后子模型Ms′和优化属性图集Cs；用所有子点云的和Cs构造优化点云集G，训练三维条件扩散模型并用于三维重建。本发明能实现目标结构与细节的精细建模，提高重建的效率和真实度，且支持可控材质与风格重建，具有弱化监督依赖、增强模型的可解释性与可调性的优点。适用于虚拟现实、工业数字化建模、元宇宙场景生成等领域。

本发明授权基于零样本语义分割与物理属性估计的三维结构建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于零样本语义分割与物理属性估计的三维结构建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集三维场景多视角图像，构成图像集合D1； S2，对图像集合D1进行三维重建，生成初始三维点云模型M0，并将图像纹理映射至点云表面； S3，用零样本语义分割模型对M0进行语义实例划分，划分为S个带语义类别标签的子点云，其中第s个标记为Ms，1≤s≤S； S4，对Ms，选取图像集合D1中能观测到Ms的图像作为其可见视图，共N张，其中第i张图像Ii的视角di，对每张Ii，基于其深度信息与点云投影范围，在M0上估计视角di下的物理属性图Ai=Ri,Ni,θi，其中，Ri、Ni、θi分别为视角di下的反射率图、法线图和BRDF参数图，1≤i≤N； S5，构造Ms的多视角物理属性一致性误差函数Ls，包括S51~S52； S51，通过调整Ms的点云结构和物理属性图，得到预测子模型，并在各视角下提取的物理属性图作为预测属性图，其中视角di的预测属性图，其中、、分别为视角di下的预测反射率图、预测法线图和预测BRDF参数图； S52，基于Ms和几何重投影误差和属性图一致性误差构造Ls； S6，以最小化Ls为目标，调整Ms的点云结构和物理属性图，得到优化后子模型和优化属性图集，其中、、、分别为视角di的优化属性图、优化反射率图、优化法线图、优化BRDF参数图； S7，按步骤S4~S6处理每个子点云，得到优化点云集，并将所有优化属性图集构成属性图数据库D2； S8，获取三维条件扩散模型，对G中每个添加三维高斯噪声构成噪声点云，将作为初始输入，作为条件，训练三维训练扩散模型对去噪，生成带表面纹理的重建点云； S9，指定待重建目标的语义类别标签和D2中一组优化属性图集，将三维高斯点云作为初始输入，经三维训练扩散模型去噪，生成待重建目标的重建点云。

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