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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利图像评价方法、模型训练方法、装置、介质和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：CN118967680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411442056.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权图像评价方法、模型训练方法、装置、介质和设备是由毕健旗;梁宇琦;罗军设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像评价方法、模型训练方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像评价方法、模型训练方法、装置、介质和设备，该方法包括：响应于输入的原始图像和扩展图像，对原始图像进行图像分割得到符合预设对象类型的第一前景对象的分割图像，以及对扩展图像进行图像分割得到符合预设对象类型的第二前景对象的分割图像，其中；基于第一前景对象的分割图像和第二前景对象的分割图像进行图像比对，确定扩展图像的前景对象评价结果；调用预先训练好的特征评价模型对原始图像和扩展图像进行特征差异评价，确定扩展图像的特征评价结果；基于前景对象评价结果和特征评价结果，确定扩展图像的综合评价结果。基于本申请方案，能够提高对扩展图像评价的效率。

本发明授权图像评价方法、模型训练方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种图像评价方法，包括： 响应于输入的原始图像和扩展图像，对所述原始图像进行图像分割得到符合预设对象类型的第一前景对象的分割图像，以及对所述扩展图像进行图像分割得到符合所述预设对象类型的第二前景对象的分割图像，其中，所述扩展图像为基于所述原始图像中的所述第一前景对象进行背景扩展生成； 获取至少一个分割图像组中各所述分割图像组在预设内容比对指标下的参数以及在预设布局分析指标下的参数，基于各所述分割图像组在预设内容比对指标下的参数以及在预设布局分析指标下的参数确定所述扩展图像的前景对象评价结果，其中，所述第一前景对象和所述第二前景对象均为至少一个，至少一个所述分割图像组中的任意一个所述分割图像组包括对应的一个所述第一前景对象的分割图像和一个所述第二前景对象的分割图像； 调用预先训练好的特征评价模型对所述原始图像和所述扩展图像进行特征差异评价，确定所述扩展图像的特征评价结果； 基于所述前景对象评价结果和所述特征评价结果，确定所述扩展图像的综合评价结果； 预先训练好的所述特征评价模型为基于初始的特征评价模型迭代训练得到； 初始的所述特征评价模型，用于：获取并从原始图像样本的图像特征矩阵中提取所述原始图像样本的全局特征向量；获取并从扩展图像样本的图像特征矩阵中提取所述扩展图像样本的全局特征向量；基于所述原始图像样本的全局特征向量和所述扩展图像样本的全局特征向量，确定所述原始图像样本与所述扩展图像样本之间的特征差异信息；基于所述原始图像样本与所述扩展图像样本之间的特征差异信息，确定所述扩展图像样本的特征评价结果。

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