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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海久游網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請的專利結(jié)合自然語言處理的3D建模特征提取方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120451369B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510941954.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T15/50；該發(fā)明授權(quán)結(jié)合自然語言處理的3D建模特征提取方法及系統(tǒng)是由顧懿設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本結(jié)合自然語言處理的3D建模特征提取方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種結(jié)合自然語言處理的3D建模特征提取方法及系統(tǒng)，涉及游戲開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，首先獲取包含目標對象形態(tài)屬性、空間關(guān)系及表面特征的文本描述數(shù)據(jù)，對其進行多層級語義解析，提取關(guān)鍵語義特征集合，包括全局、局部語義向量及動態(tài)上下文向量，接著基于關(guān)鍵語義特征集合生成包含目標對象幾何輪廓特征、材質(zhì)分布特征及光照響應(yīng)特征的中間表示數(shù)據(jù)，再根據(jù)該中間表示數(shù)據(jù)執(zhí)行三維拓撲重構(gòu)處理生成初始3D模型數(shù)據(jù)，最后對初始3D模型數(shù)據(jù)執(zhí)行多階段優(yōu)化處理，得到包含幾何平滑度、紋理連續(xù)性、光照渲染及物理碰撞特征的優(yōu)化后3D模型特征集合，提高了3D建模效率與準確性，為游戲開發(fā)等提供高效建模方案。

本發(fā)明授權(quán)結(jié)合自然語言處理的3D建模特征提取方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種結(jié)合自然語言處理的3D建模特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標對象的文本描述數(shù)據(jù)，所述文本描述數(shù)據(jù)包含所述目標對象的形態(tài)屬性、空間關(guān)系及表面特征； 對所述文本描述數(shù)據(jù)執(zhí)行多層級語義解析處理，提取所述文本描述數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵語義特征集合，所述關(guān)鍵語義特征集合包括所述目標對象的全局語義向量、局部語義向量及動態(tài)上下文向量； 基于所述關(guān)鍵語義特征集合生成中間表示數(shù)據(jù)，所述中間表示數(shù)據(jù)包含所述目標對象在抽象空間中的幾何輪廓特征、材質(zhì)分布特征及光照響應(yīng)特征； 根據(jù)所述中間表示數(shù)據(jù)執(zhí)行三維拓撲重構(gòu)處理，生成所述目標對象的初始3D模型數(shù)據(jù)； 對所述初始3D模型數(shù)據(jù)執(zhí)行多階段優(yōu)化處理，生成優(yōu)化后的3D模型特征集合，所述優(yōu)化后的3D模型特征集合包含幾何平滑度特征、紋理連續(xù)性特征、光照渲染特征及物理碰撞特征； 所述對所述文本描述數(shù)據(jù)執(zhí)行多層級語義解析處理，提取所述文本描述數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵語義特征集合，包括： 調(diào)用依存句法分析模型對所述文本描述數(shù)據(jù)執(zhí)行語法結(jié)構(gòu)分解處理，生成多個語義片段集合，所述語義片段集合包含主謂結(jié)構(gòu)、定中結(jié)構(gòu)及狀中結(jié)構(gòu)，并標注依存關(guān)系類型及核心謂詞； 對每個語義片段執(zhí)行上下文關(guān)聯(lián)分析處理，生成所述語義片段之間的動態(tài)語義依賴圖譜，所述動態(tài)語義依賴圖譜包含所述目標對象的各個部件間的空間依存關(guān)系及屬性傳遞路徑； 調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的語言特征編碼器對所述語義片段集合執(zhí)行多粒度編碼處理，生成所述目標對象的全局語義向量、局部語義向量及動態(tài)上下文向量，其中，所述全局語義向量表征所述目標對象的整體拓撲結(jié)構(gòu)，所述局部語義向量表征所述目標對象中不同部件的相對位置關(guān)系，所述動態(tài)上下文向量表征所述文本描述數(shù)據(jù)中的時序性特征； 基于所述動態(tài)語義依賴圖譜構(gòu)建注意力權(quán)重分布矩陣，通過所述注意力權(quán)重分布矩陣對所述全局語義向量、局部語義向量及動態(tài)上下文向量執(zhí)行特征融合處理，生成所述關(guān)鍵語義特征集合。

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