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龙图腾网获悉北京旷视科技有限公司申请的专利一种图像上色方法、电子设备、存储介质以及产品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：CN114913271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210451079.4，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权一种图像上色方法、电子设备、存储介质以及产品是由吴凡设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像上色方法、电子设备、存储介质以及产品在说明书摘要公布了：本公开是关于一种图像上色方法、电子设备、存储介质以及产品。图像上色方法包括：获取单通道灰度图像；提取所述单通道灰度图像的图像特征，得到所述单通道灰度图像的图像特征，并提取所述单通道灰度图像的语义特征，得到所述单通道灰度图像的语义特征；融合所述图像特征和所述语义特征，并基于融合得到的特征，得到多通道彩色图像。通过本公开能够提高图像上色质量。

本发明授权一种图像上色方法、电子设备、存储介质以及产品在权利要求书中公布了：1.一种图像上色方法，其特征在于，所述图像上色方法包括： 获取单通道灰度图像； 提取所述单通道灰度图像的图像特征，得到所述单通道灰度图像的图像特征，并提取所述单通道灰度图像的语义特征，得到所述单通道灰度图像的语义特征； 融合所述图像特征和所述语义特征，并基于融合得到的特征，得到多通道彩色图像； 所述提取所述单通道灰度图像的图像特征，得到所述单通道灰度图像的图像特征，并提取所述单通道灰度图像的语义特征，得到所述单通道灰度图像的语义特征，包括： 将所述单通道灰度图像输入至图像上色模型所包括的第一模型中的第一神经网络模型，并通过所述第一神经网络模型得到单通道灰度图像的图像特征，并将所述单通道灰度图像输入至所述图像上色模型所包括的第二模型中的第二神经网络模型，并通过所述第二神经网络模型得到所述单通道灰度图像的语义特征； 所述图像上色模型采用如下方式基于目标损失预先训练得到： 将单通道灰度训练图像输入至图像上色模型所包括的第一模型中的第一神经网络模型，并通过所述第一神经网络模型得到单通道灰度训练图像的图像特征，并将所述单通道灰度训练图像输入至所述图像上色模型所包括的第二模型中的第二神经网络模型，并通过所述第二神经网络模型得到单通道灰度训练图像的语义特征； 由所述第一模型中包括的特征融合网络将所述单通道灰度训练图像的语义特征与所述单通道灰度训练图像的图像特征进行融合，并由所述第一模型中包括的整合网络基于融合后特征，得到多通道彩色预测图像； 基于单通道灰度图像的类分布向量以及所述多通道彩色预测图像，确定第一目标损失； 基于所述第一目标损失，对所述图像上色模型进行训练，直至所述图像上色模型收敛。

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