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龙图腾网恭喜润芯微科技(江苏)有限公司申请的专利一种基于滑条控制的车载3D主题自定义系统及方法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：CN119356585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202411909100.6，技术领域涉及：G06F3/04845；该发明授权一种基于滑条控制的车载3D主题自定义系统及方法是由刁士航设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于滑条控制的车载3D主题自定义系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于滑条控制的车载3D主题自定义系统及方法，涉及车机交互技术领域。该系统包括：3D主题编辑模块，用于根据用户选择的3D主题素材，对3D元素通过滑条控制实时调整全局布局和局部细节；生成优化模块，用于根据用户的编辑指令，基于主题一致性与多样性原则，采用双重指导优化机制分别处理全局概念和细节一致性，对编辑后的3D元素进行生成和优化；3D渲染模块，用于根据3D主题编辑模块和生成优化模块的指令实时渲染调整后的3D主题；车辆系统集成模块，用于将编辑好的3D主题应用于车载系统的不同场景。本发明的系统提升了操作便捷性、个性化程度和多场景适配能力，满足了车载系统对互动性和智能化的需求。

本发明授权一种基于滑条控制的车载3D主题自定义系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于滑条控制的车载3D主题自定义系统，其特征在于，所述系统包括：云端资源管理模块，用于存储和管理3D主题资源，并提供用户通过云端选择、预览和下载3D主题素材的功能；用户交互模块，用于为用户选择3D主题素材、编辑3D元素和生成预览视图提供可视化的操作界面；3D主题编辑模块，用于根据用户选择的3D主题素材，对能够进行编辑的3D元素通过滑条控制实时调整全局布局和局部细节，包括3D元素的颜色、大小、纹理、形状、光影效果和数量；概念图像生成模块，用于通过预训练的文本到图像扩散模型生成概念图像；所述文本到图像扩散模型，构建方法包括：收集车载3D主题素材，提取每个车载3D主题素材对应的文本描述并标注元素特征和应用场景，形成图像-文本对，构建一个包含车载场景主题的文本-图像配对数据集；将图像和文本输入到对比学习模块中，通过训练一个联合嵌入空间，将图像和文本描述进行对齐；图像通过卷积神经网络提取特征，文本通过自然语言处理模型转换为特征向量，通过对比学习，使得图像和文本在同一嵌入空间中的相似度最大化，确保生成过程中图像和文本的一致性；使用多模态对比学习的结果作为条件输入，将文本描述作为扩散模型的条件进行训练，基于输入的文本描述生成初步图像；提取并符号化文本描述中的结构信息，并利用神经网络将符号化的结构信息传递给扩散模型；采用潜在扩散模型将图像生成过程从高维空间转移到潜在空间进行操作，在图像生成过程中通过双重注意力机制分别处理全局和局部特征，引入DDIM采样方法减少扩散模型的采样步数，结合3D渲染算法和光影效果处理，优化图像中的深度感、反射和阴影细节；根据用户对图像质量的反馈，调整模型参数，优化生成策略，确保模型能够根据不同的用户需求生成定制化3D主题的概念图像；用户通过用户交互模块输入文字描述或选择预设的主题关键词作为概念图像的设计要求，通过所述文本到图像扩散模型生成与设计要求一致的概念图像作为3D主题编辑模块的输入，3D主题编辑模块自动识别概念图像中能够进行编辑的3D元素，通过滑条控制实时调整；生成优化模块，用于根据用户的编辑指令，基于主题一致性与多样性原则，采用双重指导优化机制分别处理全局概念和细节一致性，对编辑后的3D元素进行生成和优化；3D渲染模块，用于根据3D主题编辑模块和生成优化模块的指令实时渲染调整后的3D主题；车辆系统集成模块，用于将编辑好的3D主题应用于车载系统的不同场景，包括仪表盘显示、辅助驾驶界面和车载娱乐系统；存储与同步模块，用于本地存储用户编辑记录和个性化设置，并通过云端实现多设备间同步；所述3D主题编辑模块包括：编辑对象确定单元，用于判断用户对选择的3D主题素材进行整体替换或局部编辑，若进行整体替换，则直接应用于目标场景；若进行局部编辑，则识别能够进行编辑的3D元素；对于系统预置的3D主题素材，能够进行编辑的3D元素由系统预设；对象识别单元，用于自动识别用户上传的个性化主题素材或生成的概念图像中具有编辑功能的3D元素；滑条控制单元，用于通过滑条对具有编辑功能的3D元素进行全局布局和局部细节的实时调整；参数限定单元，用于限制滑条调整的参数范围，防止用户调整超过系统支持的物理或视觉极限；所述对象识别单元中，自动识别具有编辑功能的3D元素，方法包括：对用户上传的3D素材或生成的概念图像进行去噪、增强对比度和调整颜色的预处理操作，以提升图像质量和可操作性；使用卷积神经网络CNN与视觉Transformer结合进行图像的多尺度特征提取，识别图像中的潜在3D元素，包括场景中的背景元素、装饰性元素、环境元素以及交互元素，并标记出所有潜在的编辑元素区域；结合图像的深度信息进行3D空间重建，通过空间推理确定每个3D元素的三维坐标、尺寸和相对位置；识别场景中各种3D元素的类别，并推断它们的编辑属性；对识别出的每个3D元素进行几何特征与物理属性的深入分析，明确哪些3D元素的属性是可调整的；根据已识别的元素属性和上下文信息，通过分析图像中元素之间的空间关系和功能需求，推断哪些3D元素具有可编辑性；将判断出的可编辑的3D元素通过颜色高亮、边框或其他视觉效果标注出来，方便用户识别和操作。

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