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龙图腾网获悉上海数珩信息科技股份有限公司申请的专利主题图像的图像合成模型的训练方法、装置、介质及设备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：CN116188912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310237121.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权主题图像的图像合成模型的训练方法、装置、介质及设备是由余德靖设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本主题图像的图像合成模型的训练方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种主题图像的图像合成模型的训练方法、系统、介质及设备，该方法包括：获取用户输入的主题图像，对主题图像加入不同程度的噪声，得到低分辨率图像和高分辨率图像，低分辨率图像的噪声多于高分辨率图像的噪声；将低分辨率图像和文本提示词作为低分辨率的文本到图像模型的输入，生成中间图像，将中间图像和高分辨率图像作为超分辨率扩散模型的输入，根据比对结果对超分辨率扩散模型进行微调，得到主题图像的图像合成模型。该方法用以基于少量训练数据来进行模型训练，简化模型训练难度，且能够保证合成图像的高质量和多样性。

本发明授权主题图像的图像合成模型的训练方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种主题图像的图像合成模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的主题图像，对所述主题图像加入不同程度的噪声，得到低分辨率图像和高分辨率图像，所述低分辨率图像的噪声多于所述高分辨率图像的噪声； 将所述低分辨率图像和文本提示词作为低分辨率的文本到图像模型的输入，生成中间图像，所述文本到图像模型编码有引用所述主题图像的唯一标识符； 将所述中间图像和所述高分辨率图像作为超分辨率扩散模型的输入，根据比对结果对所述超分辨率扩散模型进行微调，得到主题图像的图像合成模型； 将所述中间图像和所述高分辨率图像作为超分辨率扩散模型的输入，根据比对结果对所述超分辨率扩散模型进行微调，得到主题图像的图像合成模型，包括： 将中间图像与所述高分辨率图像进行比较，得到一个损失函数，将所述损失函数传入所述超分辨率扩散模型，不断迭代缩小损失值，得到主题图像的图像合成模型； 向所述图像合成模型输入素材图像；获取所述图像合成模型的输出结果，所述输出结果为将所述素材图像与样本背景图进行图像融合得到的合成图像。

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