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龍圖騰網獲悉艾迪普科技股份有限公司申請的專利一種基于自然語言的三維模型智能生成方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120147551B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510324628.5，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權一種基于自然語言的三維模型智能生成方法及系統是由唐興波;張一設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自然語言的三維模型智能生成方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自然語言的三維模型智能生成方法及系統，該方法包括：實時接收并對用戶輸入的自然語言描述，并基于三維模型數據結構、去噪符號集合和停用詞表根據自然語言描述提取關鍵信息數據并映射為三維模型參數集合；根據所述自然語言描述的場景類型和三維模型參數集合調用與所述自然語言描述的場景類型對應的三維模型生成網絡生成初始的三維模型；實時接收和解析用戶輸入的模型優化指令，并根據解析結果對初始的三維模型的幾何結構、細節特征和物理屬性進行更新，生成動態交互模型，并輸出動態交互模型的三維模型文件。通過應用本發明提供的方法及系統，提高了三維模型建模的效率、精準性、靈活性、易用性和用戶體驗。

本發明授權一種基于自然語言的三維模型智能生成方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自然語言的三維模型智能生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1，定義三維模型數據結構，以及去噪符號集合，根據場景類型定義并構建停用詞表和常識知識庫； S2，實時接收用戶輸入的自然語言描述，并基于所述三維模型數據結構、所述去噪符號集合和所述停用詞表對所述自然語言描述進行解析，根據解析結果提取生成三維模型的關鍵信息數據，將所述關鍵信息數據映射為三維模型參數集合； S3，根據場景類型和三維模型網絡的數據結構訓練和生成三維模型生成網絡，根據所述自然語言描述的場景類型和所述三維模型參數集合調用與所述自然語言描述的場景類型對應的三維模型生成網絡生成初始的三維模型，并基于三維模型渲染引擎對初始的三維模型進行實時渲染和可視化顯示； S4，基于初始的三維模型，實時接收和解析用戶輸入的模型優化指令，并根據解析結果對初始的三維模型的幾何結構、細節特征和物理屬性進行更新，生成動態交互模型，并根據用戶請求生成和輸出動態交互模型的三維模型文件； 其中， 所述去噪符號集合用于存儲自然語言中的標點符號，所述停用詞表用于以字符串的方式存儲構成自然語言的分詞，所述分詞包括代詞、連詞、介詞、數量詞、語氣詞、高頻率連接詞和通用詞，所述常識知識庫用于存儲各個場景中實體之間的空間位置關系的默認規則； 所述三維模型生成網絡為根據場景類型預先定義和訓練完成的三維模型的網絡結構，以及數據存儲空間和數據傳輸通道，用于存儲和傳輸三維模型的關鍵信息數據； 所述三維模型網絡的數據結構包括場景類型、實體對象ID、實體對象的名稱、網絡層級、幾何數據、紋理數據和材質數據，所述網絡層級與各個實體對象的實體關系對應； 所述三維模型數據結構包括場景類型、實體對象、實體關系、屬性參數、細節特征、物理屬性； 其中， 所述實體關系包括實體級別和拓撲結構； 所述屬性參數包括空間位置、形狀參數、尺寸參數、材質參數和顏色； 所述細節特征包括紋理、材質、光滑度和凹凸特征； 所述物理屬性包括光照反射特性、硬度特性和透明度； 步驟S3中，所述根據所述自然語言描述的場景類型和所述三維模型參數集合調用與所述自然語言描述的場景類型對應的三維模型生成網絡生成初始的三維模型的步驟進一步包括： S321，全局結構生成：將所述三維模型參數集合輸入所述自然語言描述的場景類型對應的三維模型生成網絡，根據所述自然語言描述對應的實體對象的實體級別，以及實體對象之間的實體關系，按照實體級別從高到底的順序、實體對象的名稱和屬性參數確定各個實體對象的空間位置的坐標和幾何形狀，生成初始的三維模型的全局幾何結構； S322，局部細節生成：基于初始的三維模型的全局結構，使用所述三維模型參數集合中的細節特征添加各個所述自然語言描述對應的實體對象的紋理、材質、光滑度和凹凸特征，生成初始的三維模型的局部增強幾何結構； S323，物理屬性增強：基于初始的三維模型的局部細節增強結構，使用所述三維模型參數集合中的物理屬性添加各個所述自然語言描述對應的實體對象的光照反射特性、硬度特性和透明度，生成初始的三維模型。

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