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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于串联模型的复原方法、装置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：CN118552447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410685296.9，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于串联模型的复原方法、装置是由李哲远;喻方桦;顾津锦;胡锦帆;孔祥涛;王鑫涛;何静雯;乔宇;董超设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于串联模型的复原方法、装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于串联模型的复原方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。其中，该方法包括：获取低质量图像，将所述低质量图像输入到预先训练的图像质量评价大语言模型中获取所述低质量图像对应的退化信息与语义信息，其中，语义信息包括详细语义信息和简略语义信息；调取预先训练完成的低频复原模型与高频复原模型，将所述低质量图像、退化信息以及简略语义信息输入到所述低频复原模型中，获取对应的低频复原图像；将所述低频复原图像与所述详细语义信息输入到高频复原模型，确定对应的目标复原图像。本申请解决了相关技术中存在的图像复原的质量不高的问题。

本发明授权基于串联模型的复原方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于串联模型的复原方法，其特征在于，包括： 获取低质量图像，将所述低质量图像输入到预先训练的图像质量评价大语言模型中获取所述低质量图像对应的退化信息与语义信息，其中，语义信息包括详细语义信息和简略语义信息； 调取预先训练完成的低频复原模型与高频复原模型，将所述低质量图像、退化信息以及简略语义信息输入到所述低频复原模型中，获取对应的低频复原图像； 将所述低频复原图像与所述详细语义信息输入到高频复原模型，确定对应的目标复原图像； 在训练所述低频复原模型的过程中，还包括： 获取高质量训练图像，将所述高质量训练图像进行退化并获取对应的低质量训练图像以及训练退化信息； 调取低频训练模型，将所述低质量训练图像与所述训练退化信息输入低频训练模型确定对应的低频训练复原图像； 将高质量复原图像与所述低频训练复原图像确定对应的训练损失函数，基于训练损失函数修改低频训练模型内的参数，不断重复得到低频训练复原图像的训练过程，直至低频训练模型训练收敛，确定对应的低频复原模型； 所述方法还包括： 获取高质量训练图像，将所述高质量训练图像进行退化并获取对应的低质量训练图像； 将所述低质量训练图像输入预先训练的图像质量评价大语言模型中获取对应的训练详细语义信息； 调取高频训练模型，将所述低质量训练图像与所述训练详细语义信息输入高频训练模型确定对应的高频训练复原图像； 将高质量复原图像与所述高频训练复原图像确定对应的训练损失函数，基于训练损失函数修改高频训练模型内的参数，不断重复得到高频复原图像的训练过程，直至高频训练模型训练收敛，确定对应的高频复原模型。

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