摘要
本发明公开了一种基于古文文本信息挖掘的古建筑神经稀疏体素场3D模型重建方法、装置及存储介质,属于视觉三维重建技术领域。本发明利用大语言模型对古文进行理解,收集古建筑图片训练LoRA模型,并构建参数化三维Mesh基础模型,提取古建筑图像的轮廓线条,生成视频集合,然后提取帧,生成帧数集,然后得到序列帧图像,根据序列帧图像确定相机位姿集C1,将相机位姿集C1和稀疏三维点云输入神经稀疏体素场模型,生成古建筑神经稀疏体素场3D模型;并进行优化。本发明能够实现短时间对历史建筑高精度的三维模型重建。
技术关键词
模型重建方法
图像
文本
相机
序列帧
古建筑结构
风格
视觉三维重建技术
模型重建装置
古建筑信息
网格
视频生成模型
数据
点云
大语言模型
对比度
生成帧
图片
参数
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