一种基于多条件引导生成3D模型的方法及系统

本发明公开了一种基于多条件引导生成3D模型的方法及系统，通过获取文字描述数据、手绘草图数据和参考图像数据的原始数据流，采用预先建立的特征提取模型对每类原始数据流进行结构化处理，得到对应的特征向量集合；根据特征向量集合，采用深度神经网络对多源特征向量进行融合计算，通过注意力机制动态分配文字描述数据、手绘草图数据和参考图像数据的权重参数，确定综合特征表示；判断综合特征表示中任一类数据源的权重参数是否低于预设阈值，若综合特征表示中任一类数据源的权重参数低于预设阈值，则对数据源的特征向量进行增强处理，生成特征映射集。本发明显著提升3D模型生成的精度与效率。