一种基于神经辐射场的三维模型重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，涉及模型重建技术领域；它的重建方法为：将条件扩散模型与注意力增强的风格迁移技术结合，实现了从草图生成到高质量渲染的全流程可控设计：扩散模型通过噪声迭代与条件嵌入生成多样化草图，突破传统模型的模式坍缩限制；CNN‑MLP优化模块通过联合损失函数提升线条与结构合理性；注意力机制驱动的风格迁移技术则精准平衡全局风格与局部细节的一致性；本发明专利技术提出多阶段协同框架，首次将扩散模型、CNN‑MLP优化、注意力风格迁移与GAN超分辨率渲染集成于统一系统，实现从概念到成品的端到端设计；开发动态条件控制机制，通过用户关键词与风格标签的实时嵌入。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于模型重建，具体涉及一种基于神经辐射场的三维模型重建方法。

技术介绍

1、当前创意设计领域面临多重技术瓶颈：传统设计流程高度依赖人工经验，导致设计效率低下，且生成结果受设计师主观认知限制，难以突破固有风格范式。现有生成模型虽能实现自动化设计，但其生成内容多样性不足，且对用户个性化需求的响应能力较弱。此外，风格迁移技术常因全局优化忽略局部细节，造成艺术风格与设计结构的错位，进一步限制了设计成果的创新性与实用性。

技术实现思路

1、为解决上述
技术介绍
中提及的问题；本专利技术的目的在于提供一种基于神经辐射场的三维模型重建方法。

2、本专利技术的一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，它的重建方法为：将条件扩散模型与注意力增强的风格迁移技术结合，实现了从草图生成到高质量渲染的全流程可控设计：扩散模型通过噪声迭代与条件嵌入生成多样化草图，突破传统模型的模式坍缩限制；cnn-mlp优化模块通过联合损失函数提升线条与结构合理性；注意力机制驱动的风格迁移技术则精准平衡全局风格与局部细节的一致性。

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【技术保护点】

1.一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，其特征在于：它的重建方法为：将条件扩散模型与注意力增强的风格迁移技术结合，实现了从草图生成到高质量渲染的全流程可控设计：扩散模型通过噪声迭代与条件嵌入生成多样化草图，突破传统模型的模式坍缩限制；CNN-MLP优化模块通过联合损失函数提升线条与结构合理性；注意力机制驱动的风格迁移技术则精准平衡全局风格与局部细节的一致性。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，其特征在于：所述草图生成通过扩散模型生成多样化且符合用户需求的初始草图；具体过程如下：系统初始化一个高斯噪声图像作为起点，通过扩散模型的多步迭代逐步去噪生成...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，其特征在于：它的重建方法为：将条件扩散模型与注意力增强的风格迁移技术结合，实现了从草图生成到高质量渲染的全流程可控设计：扩散模型通过噪声迭代与条件嵌入生成多样化草图，突破传统模型的模式坍缩限制；cnn-mlp优化模块通过联合损失函数提升线条与结构合理性；注意力机制驱动的风格迁移技术则精准平衡全局风格与局部细节的一致性。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，其特征在于：所述草图生成通过扩散模型生成多样化且符合用户需求的初始草图；具体过程如下：系统初始化一个高斯噪声图像作为起点，通过扩散模型的多步迭代逐步去噪生成草图；扩散模型通过反向扩散过程将随机噪声转化为结构化的图像，每一步迭代都基于前一步的结果进行优化。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经辐射场的三维模型重建方法，其特征在于：所述风格迁移是将用户指定的艺术风格迁移到优化后的草图中，同时确保...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙思文，宋昌江，费磊，李磊，丛晓丹，邢娜，
申请(专利权)人：黑龙江省科学院智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：