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龙图腾网获悉腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利一种图像合成模型的确定方法和相关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：CN117011199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211063145.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种图像合成模型的确定方法和相关装置是由黄雅雯;李悦翔;王红;魏东;郑冶枫设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像合成模型的确定方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像合成模型的确定方法和相关装置，本申请实施例可应用于云技术、人工智能、医疗影像等各种场景。该方法中，通过训练使得图像合成模型学习到了第一模态和第二模态间的模态差异，减少了第一模态和第二模态间的模态差异对图像合成模型的影响、以及提升了特征提取精度，增强了跨模态合成中有效特征的可迁移性，从而增强了跨模态合成中有效特征的可迁移性，使得图像合成模型能够根据源模态图像的输出特征准确的转化出目标模态图像的图像特征，合成得到更接近真实的目标模态的图像，提高了多模态场景下的图像获取效率。

本发明授权一种图像合成模型的确定方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种图像合成模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本对，所述训练样本对包括第一模态的第一样本图像和第二模态的第二样本图像； 将所述训练样本对输入初始合成模型，所述初始合成模型包括用于输入所述第一样本图像的第一特征提取子模型和用于输入所述第二样本图像的第二特征提取子模型，所述第一特征提取子模型包括N层第一卷积层，所述第二特征提取子模型包括N层第二卷积层，N≥1； 确定第i层第一卷积层的第一输出特征与第i层第二卷积层的第二输出特征间在特征分布上的分布差异，i为小于或等于N的正整数； 通过所述第一输出特征相对所述第一样本图像的第一还原差异、所述第二输出特征相对所述第二样本图像的第二还原差异，以及所述分布差异构建第i个分布损失函数； 根据所述第i个分布损失函数，通过最小化所述第一还原差异、所述第二还原差异和所述分布差异的优化目标调整所述第i层第一卷积层和所述第i层第二卷积层的层参数，将所述初始合成模型训练得到图像合成模型，所述图像合成模型用于进行所述第一模态与所述第二模态间的跨模态图像合成。

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