公开(公告)号：CN113434918B

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202110717686.6

申请日：2021-06-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 余月 ,  杨越 ,  李博闻

IPC: G06F30/10 ,  G06F30/27 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种基于文本的三维体素模型生成方法，属于从文本到三维体素模型的跨模态生成领域。本发明通过文本编码器将自然语言处理为计算机能够理解的文本向量；通过条件生成对抗网络框架使生成器获得生成匹配文本描述模型的能力；通过重建模型标签的判别器，指导生成器训练生成更为精致的模型；通过使生成器在不同阶段生成不同分辨率下的三维体素模型，将三维体素模型传递给不同阶段的判别器，并对其结果进行联合训练，使生成器能够应对高分辨率模型生成任务且生成模型更精致；通过在高分辨率模型判别器中加入局部判别器提升其处理高数据量及模型细节能力，提升三维体素模型生成结果的精致度和分辨率。本发明具有适用性广、生成效果好的优点。

公开(公告)号：CN113434918A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110717686.6

申请日：2021-06-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 余月 ,  杨越 ,  李博闻

IPC: G06F30/10 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种基于文本的三维体素模型生成方法，属于从文本到三维体素模型的跨模态生成领域。本发明通过文本编码器将自然语言处理为计算机能够理解的文本向量；通过条件生成对抗网络框架使生成器获得生成匹配文本描述模型的能力；通过重建模型标签的判别器，指导生成器训练生成更为精致的模型；通过使生成器在不同阶段生成不同分辨率下的三维体素模型，将三维体素模型传递给不同阶段的判别器，并对其结果进行联合训练，使生成器能够应对高分辨率模型生成任务且生成模型更精致；通过在高分辨率模型判别器中加入局部判别器提升其处理高数据量及模型细节能力，提升三维体素模型生成结果的精致度和分辨率。本发明具有适用性广、生成效果好的优点。