浙江大学4件成果拟许可，现将相关信息予以公示。

[1] 成果名称：一种基于图像的三维场景重建方法及装置

完成人：周晓巍; 鲍虎军; 郭浩宇; 彭思达

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利

成果号：ZL202210435947.X

成果简介：本发明公开了一种基于图像的三维场景重建方法及装置，首先利用神经网络隐函数学习有向距离场和颜色场来表示场景的几何和外观，通过体积渲染技术，将神经网络隐函数渲染为二维图像。然后使用语义分割技术得到墙面和地面区域的蒙版，基于曼哈顿假设对相应区域增加几何约束；最后在三维空间里学习语义场，联合优化语义与几何，从优化后的神经网络隐函数中提取三维网格模型，得到重建结果。 

[2] 成果名称：一种高光反射场景的三维高斯重建与渲染方法及装置

完成人：鲍虎军; 周晓巍; 杨沛山

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利申请

成果号：CN202610345244.6

成果简介：本发明提供了一种高光反射场景的三维高斯重建与渲染方法及装置。该方法首先构建一种混合场景表示，包含用于表示场景基础几何与外观的基础高斯基元，以及用于表示高频环境反射的纹理环境三角形；在渲染阶段，采用延迟着色架构，首先对基础高斯基元进行光栅化以获取基础属性图与反射向量，随后利用硬件加速的光线追踪技术对环境三角形进行采样以获取反射颜色，最后融合生成高保真图像；在优化阶段，采用渐进式不透明度退火策略，使环境三角形从半透明收敛至完全不透明，从而在推理时利用最近命中逻辑大幅提升渲染速度。通过解耦几何与外观，结合UV纹理映射与不透明几何代理，实现了移动端设备上的高质量实时反射渲染。

[3] 成果名称：一种基于多层级高斯溅射的实时渲染方法及装置

完成人：周晓巍; 鲍虎军; 帅青; 彭思达

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利申请

成果号：CN202410242767.9

成果简介：本发明公开了一种基于多层级高斯溅射的实时渲染方法及装置，通过优化多层级高斯来合成大场景的新视角图像，实现百万平方米级别大场景的实时渲染。本发明的实现包括：给定大场景图像以及相机位姿，通过树状表存储多层级高斯，使用渐进式策略进行优化，以此表示三维大场景；多层级高斯是一种树状的高斯存取方式，每个高斯存储一组场景参数；基于多层级高斯，构造三维大场景的高效表示。对于三维大场景中任意分辨率的任意视角，从多层级高斯中选择对应可见区域的高斯，根据其可见半径选择合适层级的高斯，用于渲染对应区域的图像。本发明通过多层级高斯，实现了三维大场景的高效建模，提高了三维大场景的渲染速度。

[4] 成果名称：一种基于SfM先验的场景重建方法及装置

完成人：鲍虎军; 彭思达; 周晓巍; 丁维力; 郭浩宇

权利人：浙江大学

成果类型：发明专利申请

成果号：CN202510034199.8

成果简介：本发明公开了一种基于SfM先验的场景重建方法，该方法基于无特征检测器的SfM，求解的相机内外参，获得稀疏点云；将稀疏点云根据可视关系投影到每个视角上，得到稀疏深度图，并进行稠密化；然后将每个视角的图像和稠密化的深度图作为条件运行隐式去噪模型，将预测的深度反归一化回SfM深度的原始尺度，使用RANSAC实现深度对齐，得到所有视角的高质量深度图；最后根据SfM求解的相机内外参通过TSDF融合得到面片重建结果。本发明深度估计过程中引入SfM先验，通过对SfM投影的depth做稠密化和编码，能够很好地作为扩散模型的条件输入，提升多视角深度的一致性，对于较稀疏视角的数据比较鲁棒且具有较高的重建效率。

转化方式：普通许可（许可年限：自合同签订之日起10年）

定价方式：协议定价

转化价格：180万元

关联情况：非关联

公示期自2026年4月30日至2026年5月14日。如有异议，请在公示期内向技术转化研究院提交异议书及有关证据。

电话：0571-88982817，邮箱：ott@zju.edu.cn。

技术转化研究院

2026年4月30日