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龙图腾网获悉深圳市信润富联数字科技有限公司申请的专利带缺陷图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质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：CN120543685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511050535.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权带缺陷图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质是由程钦;黄雪峰;杨超设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本带缺陷图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种带缺陷图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取带缺陷样本图、无缺陷样本图、样本控制条件以及样本指令，其中，样本控制条件用于指示带缺陷样本图中的缺陷背景、缺陷位置和缺陷形态，样本指令用于描述缺陷的主类别和子类别；基于带缺陷样本图、无缺陷样本图、样本控制条件以及样本指令对初始的图像生成模型依次进行粗训练和精训练，得到训练好的图像生成模型；将无缺陷图像、目标控制条件以及目标指令输入训练好的图像生成模型，得到输出的带缺陷图像。本申请提升了缺陷图的生成效率。

本发明授权带缺陷图像的生成方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种带缺陷图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取带缺陷样本图、无缺陷样本图、样本控制条件以及样本指令，其中，所述样本控制条件用于指示所述带缺陷样本图中的缺陷背景、缺陷位置和缺陷形态，所述样本指令用于描述缺陷的主类别和子类别； 基于所述带缺陷样本图、所述无缺陷样本图、所述样本控制条件以及所述样本指令对初始的图像生成模型依次进行粗训练和精训练，得到训练好的图像生成模型，其中，所述粗训练用于学习不同主类别下的缺陷完整形态，所述精训练用于学习同一主类别、不同子类别下的缺陷细节形态； 将无缺陷图像、目标控制条件以及目标指令输入所述训练好的图像生成模型，得到输出的带缺陷图像； 其中，所述样本指令包括一级指令和二级指令，基于所述带缺陷样本图、所述无缺陷样本图、所述样本控制条件以及所述样本指令对初始的图像生成模型依次进行粗训练和精训练，得到训练好的图像生成模型包括： 通过所述带缺陷样本图、所述无缺陷样本图、一级控制条件以及所述一级指令对初始的图像生成模型进行粗训练，以使图像生成模型学习属于不同主类别的缺陷完整形态，其中，所述一级控制条件用于指示所述缺陷的所在背景和整体缺陷掩码，所述一级指令用于描述所述缺陷的主类别； 在粗训练完成后，通过所述带缺陷样本图、所述无缺陷样本图、二级控制条件以及所述二级指令对图像生成模型进行精训练，以使图像生成模型学习属于同一主类别但不同子类别的缺陷细节形态，得到训练好的图像生成模型，其中，所述二级控制条件用于指示所述缺陷的所在背景和缺陷细节形态位置处的部分缺陷掩码，不同子类别缺陷的缺陷细节形态不同，所述二级指令用于描述所述缺陷的子类别。

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