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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种文本驱动的沉浸式开放场景神经渲染与混合增强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：CN116563459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310392198.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种文本驱动的沉浸式开放场景神经渲染与混合增强方法是由邹征夏;林柏宏;武永昌;杨晶莹;于治平;孟亚鹏;史振威设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本驱动的沉浸式开放场景神经渲染与混合增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种文本驱动的沉浸式大场景神经渲染与混合增强方法，该方法包含：一、制作数据集；二、基于改进的渐进式神经辐射场重建大场景；三、基于卷积神经网络预测渲染图像的前景与背景哑光值；四、利用稳定扩散模型由文本生成背景；五、通过相邻帧之间相机参数变化计算背景运动；六；将渲染前景与背景融合并进行光照协调。本发明实现了由实时文本驱动的可编辑大场景背景增强，允许对城市尺度的沉浸式大场景任意观测位置进行渲染，生成效果与真实场景一致的观测图像，并在此基础上进行混合现实，可以满足使用者对场景的个性化定制，获得影视特效级别的视觉效果。该技术可以应用于三维可视化、数字地图以及虚拟现实游戏等领域。

本发明授权一种文本驱动的沉浸式开放场景神经渲染与混合增强方法在权利要求书中公布了：1.一种文本驱动的沉浸式开放场景神经渲染与混合增强方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：基于改进的渐进式神经辐射场重建场景 以渐进的方式建立和训练渐进式神经辐射场模型，从大尺度的数据开始逐步训练，使神经辐射场的不同网络层之间具有明确的工作划分，并随着训练阶段的增加逐步增加空间位置编码的维度，输入参数量充分利用位置编码中全频带的信息； 步骤二：基于卷积神经网络预测渲染图像的前景与背景哑光值 在步骤一中，完成对场景的重建，通过预设观测相机的轨迹，得到新视角下的渲染图像； 利用卷积神经网络提取步骤一中渲染所得的图像，在像素级回归框架下预测天空哑光值，进而分离出图像的背景区域即无穷远的区域和前景区域即除背景外的区域，框架产生粗尺度的天空哑光，再利用导向滤波进行精细哑光预测；该卷积神经网络由一个分割编码器E、一个掩模预测解码器D和一个导向滤波模块组成； 步骤三：利用稳定扩散模型由文本生成背景 利用公开预训练的概率扩散模型SD2.1-v，实现由输入提示标签准确生成背景图像的工作；在用户输入的提示标签基础上额外加入“背景”、“远处场景”、“无地面”，引导模型生成效果更好的背景图像； 步骤四：通过相邻帧之间相机参数变化计算背景运动 在步骤四中，完成对背景图像的生成；考虑到场景是在输入相机位姿后渲染生成的，借助在多张渲染图像中每一帧相机位姿的变化估算背景的运动，以匹配前景的视角变化； 步骤五：将渲染前景与背景融合并进行光照协调 经过上述步骤1-4，完成了对渲染图像前景区域和背景区域的提取、背景图像的生成，并预测了天空哑光值；基于图像匹配方程并基于修正，将前景图像和背景图像融合。

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