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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利生成式三维形状压缩表征方法、装置、设备、介质和产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119579803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510135856.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权生成式三维形状压缩表征方法、装置、设备、介质和产品是由黄惠;周文俊设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成式三维形状压缩表征方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种生成式三维形状压缩表征方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括：获取三维形状数据，并对三维形状数据进行归一化，得到特征空间；在特征空间对三维形状数据进行随机采样，得到初始符号距离值；根据预设范围空间对初始符号距离值进行数值截断，得到候选符号距离值；根据预先构建的损失优化模型对候选符号距离值进行迭代优化，得到正交三向量数据；正交三向量数据用于压缩表征三维形状数据。采用本方法能够在保持几何细节的同时，简洁高效的应用于三维形状生成任务中。

本发明授权生成式三维形状压缩表征方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种生成式三维形状压缩表征方法，其特征在于，所述方法包括： 获取三维形状数据，并对所述三维形状数据进行归一化，得到特征空间； 在所述特征空间对所述三维形状数据进行随机采样，得到初始符号距离值； 根据预设范围空间对所述初始符号距离值进行数值截断，得到候选符号距离值； 根据预先构建的损失优化模型对所述候选符号距离值进行迭代优化，得到正交三向量数据；所述正交三向量数据用于压缩表征所述三维形状数据； 对所述正交三向量数据进行形状重整，得到一维特征向量数据； 根据预先构建的初始生成模型对所述一维特征向量数据进行迭代训练，得到候选生成模型； 根据所述候选生成模型的训练数据建立训练分布变化映射；其中，所述训练分布变化映射用于表征标准正态分布到训练数据分布的映射； 根据所述分布变化映射的损失值变化情况对所述候选生成模型进行损失优化，得到目标生成模型；其中，所述目标生成模型用于生成基于所述正交三向量数据表征的三维形状； 获取待还原随机噪声；所述待还原随机噪声是与所述正交三向量数据形状一致的随机噪声； 对所述待还原随机噪声和预设位置编码进行迭代还原，得到还原噪声； 对所述还原噪声进行改变采样处理，得到还原一维向量数据； 对所述还原一维向量数据进行重建，得到符号距离值网格数据； 通过立方体追踪模型对所述符号距离值网格进行还原，得到三角形网格数据。

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