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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置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：CN114066790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202111327211.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置和设备是由束长勇;刘家铭;洪智滨;韩钧宇设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置和设备，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习或计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理或人脸图像识别等场景下。具体实现方案为：获取目标人物的第一图像、所述第一图像中第一面部区域图像、第二图像和所述第二图像中第二面部区域图像；将所述第一图像、所述第一面部区域图像、所述第二图像和所述第二面部区域图像输入至图像生成模型，得到合成图像；通过将所述第一图像、所述第二图像和所述合成图像输入至预先训练的损失计算模型中，计算目标损失，并根据所述目标损失调整所述图像生成模型的参数。本公开实施例可以提高图像生成模型的准确率。

本发明授权图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种图像生成模型的训练方法，包括： 获取目标人物的第一图像、所述第一图像中第一面部区域图像、第二图像和所述第二图像中第二面部区域图像； 将所述第一图像、所述第一面部区域图像、所述第二图像和所述第二面部区域图像输入至图像生成模型，得到合成图像；其中，所述合成图像是通过身份图像特征和姿态表情特征融合得到的融合特征得到的；所述身份图像特征是通过所述第一图像提供全局的图像信息，和所述第一面部区域图像提供细节的图像信息得到的；所述身份图像特征是通过从所述第一图像提取得到的全图特征和所述第一面部区域图像得到的身份特征融合得到的；所述姿态表情特征是通过所述第二图像提供全局的图像信息，和所述第二面部区域图像提供细节的图像信息得到的；所述姿态表情特征是通过从所述第二图像提取得到的姿态特征和从所述第二面部区域图像中提取得到的表情特征融合得到的； 通过将所述第一图像、所述第二图像和所述合成图像输入至预先训练的损失计算模型中，计算目标损失，并根据所述目标损失调整所述图像生成模型的参数； 所述目标损失基于身份特征损失、姿态表情特征损失、真实特征损失和真实生成损失确定，所述真实特征损失用于描述真实图像特征差异，所述真实生成损失用于描述合成图像的判别结果与模型生成图像判别结果之间的差异，以及真实的图像的判别结果与真实图像判别结果之间的差异。

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