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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利基于圖像金字塔的神經輻射場快速優化方法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：CN115620085B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211239714.9，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權基于圖像金字塔的神經輻射場快速優化方法是由曹汛;馬展;朱昊;朱鈞宇設計研發完成，并于2022-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖像金字塔的神經輻射場快速優化方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于圖像金字塔的神經輻射場快速優化方法。其步驟為：對圖像數據進行預處理，獲取不同分辨率的訓練圖像；構建金字塔式階段性訓練模型，將模型的訓練過程分為不同階段；將不同分辨率的訓練圖像按照頻譜范圍由小到大的順序輸入模型進行不同階段的訓練，使得訓練中的神經輻射場先具備大致的場景輪廓信息，再補全其中的高頻信息；隨著訓練的深入對場景空間不斷細分，采用更多子網絡對整個的神經輻射場進行表示，每個子網絡只用來表示空間場景中的某一區域；結合多個子網絡進行協同訓練。本發明的方法在不犧牲最終的新視點圖像重建質量的前提下，實現了神經輻射場的快速訓練和快速渲染。

本發明授權基于圖像金字塔的神經輻射場快速優化方法在權利要求書中公布了：1.基于圖像金字塔的神經輻射場快速優化方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 對圖像數據進行預處理，獲取不同分辨率的訓練圖像，具體為：通過添加高斯模糊核，得到n種不同分辨率的訓練圖像，n≥2，構建n層圖像金字塔； 構建金字塔式階段性訓練模型，將模型的訓練過程對應分為n個階段，分別采用所述n種不同分辨率的訓練圖像，用于神經輻射場階段性優化；每進入一個模型訓練的階段，采用更高分辨率的數據集，增加使用的網絡的數量，減少每個小網絡的尺寸，減小每個小網絡的所表示的空間范圍；將所述不同分辨率的訓練圖像按照頻譜范圍由小到大的順序輸入模型進行不同階段的訓練，使得訓練中的神經輻射場先具備場景輪廓信息，再補全其中的高頻信息；其中，模型訓練的具體實現步驟為： 步驟一，預訓練教師模型，使用低分辨率的訓練圖像，學習場景輪廓信息； 步驟二，將需要表示的空間場景劃分為多個子空間，經過知識蒸餾，以教師模型的輸出結果構建損失函數，初始化學生模型； 步驟三，使用高分辨率的訓練圖像，微調訓練學生模型，補全高頻紋理信息； 步驟四，重復步驟二、三，上一輪訓練的學生模型將作為教師模型，指導下一輪的訓練； 隨著訓練的深入對場景空間不斷細分，采用更多子網絡對整個的神經輻射場進行表示，每個子網絡只用來表示空間場景中的某一區域；結合多個子網絡進行協同訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區仙林大道163號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。