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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于检索增强的3D-GAN小模型增量训练与优化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：CN121580796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511692733.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于检索增强的3D-GAN小模型增量训练与优化方法是由武文娟;刘永刚;焦敏设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于检索增强的3D-GAN小模型增量训练与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于检索增强的3D‑GAN小模型增量训练与优化方法，涉及三维生成对抗技术领域。所述方法是在收到3D模型生成任务后，先从3D样品库中实时检索出在几何结构和或纹理特征上与生成任务相似的至少一个3D样品模型以作为参考样本，然后通过知识蒸馏技术将参考样本的高维特征表示迁移至一个参数总量小于10亿的3D‑GAN小模型中，同时在迁移过程中引入自适应损失调整策略来动态监测小模型的增量训练过程并评估过拟合风险，然后根据风险评估结果自动调整损失函数的权重，以及在完成增量训练后，对优化后的小模型进行面向目标芯片的硬件适配优化，生成用于轻量化部署在目标芯片上的最终3D‑GAN小模型，可有效解决“效率‑质量”悖论与部署成本高昂的难题。

本发明授权一种基于检索增强的3D-GAN小模型增量训练与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于检索增强的3D-GAN小模型增量训练与优化方法，其特征在于，包括： 构建并维护一个3D样品库，其中，所述3D样品库包含有由参数总量不小于10亿的3D-GAN大模型生成或经人工设计而得的多种类别的3D样品模型以及该3D样品模型的高维特征表示； 在收到3D模型生成任务后，根据在所述3D模型生成任务中携带的任务内容与生成目标，从所述3D样品库中实时检索出在几何结构和或纹理特征上与所述3D模型生成任务相似的至少一个3D样品模型以作为参考样本； 通过知识蒸馏技术将所述参考样本的高维特征表示迁移至一个参数总量小于10亿的3D-GAN小模型中，以增强所述3D-GAN小模型对细节特征的提取与重建能力； 在通过所述知识蒸馏技术进行迁移的过程中，引入自适应损失调整策略来动态监测所述3D-GAN小模型的增量训练过程并评估过拟合风险，然后根据风险评估结果自动调整损失函数的权重，以平衡生成细节的还原度与生成结果的多样性，其中，所述自适应损失调整策略包括：在增量训练过程中，定期计算生成结果的多样性指标，其中，所述多样性指标包括生成样本之间的差异度和或生成样本与训练数据集之间的重复率；根据与所述多样性指标一一对应的多个预设指标阈值，若监测到在所述多样性指标中有任一指标的指标值低于相应的预设指标阈值，则判定存在过拟合风险；在判定存在过拟合风险时，自动降低蒸馏损失函数的权重，并相应提高对抗损失函数和或重构损失函数的权重，以鼓励所述3D-GAN小模型生成更多样化的输出； 在完成增量训练后，对优化后的所述3D-GAN小模型进行面向目标芯片的硬件适配优化，生成用于轻量化部署在所述目标芯片上的最终3D-GAN小模型。

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