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龙图腾网恭喜北京汉仪创新科技股份有限公司;上海驿创信息技术有限公司申请的专利一种海报排版模型的训练方法、训练模型和海报排版方法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：CN117332839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202311551424.2，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种海报排版模型的训练方法、训练模型和海报排版方法是由章伟希设计研发完成，并于2023-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海报排版模型的训练方法、训练模型和海报排版方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种海报排版模型的训练方法，包括：获取成品海报数据集、海报前景文字排版数据集；获取预训练隐变量扩散模型的文本‑图像修补模型和预训练光学字符识别模型；基于预训练隐变量扩散模型的文本‑图像修补模型，输入海报前景文字排版数据集，得到海报背景图；将海报前景排版数据集输入预训练光学字符识别模型，得到处理后的海报前景文字排版数据集；建立海报自动排版模型，并基于所述海报背景图、处理后的海报前景排版数据集训练海报自动排版模型，得到完成训练的海报自动排版模型L。本发明还包括对应的训练模型和海报自动排版方法。本发明提供的方案灵活可调、可标注大量海报数据。

本发明授权一种海报排版模型的训练方法、训练模型和海报排版方法在权利要求书中公布了：1.一种海报排版模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取成品海报数据集、海报前景文字排版数据集；步骤S2、获取预训练隐变量扩散模型的文本-图像修补模型和预训练光学字符识别模型；其中，预训练隐变量扩散模型的文本-图像修补模型的训练方法步骤如下：步骤S21、获取配对条件-图像数据集和大规模图文配对数据集；步骤S22、获取预训练隐变量扩散生成模型G1，预训练隐变量扩散生成模型G1包括一阶段自编码网络VAE、去噪网络U-Net、以及文本编码器TextEncoder；步骤S23、根据大规模图文配对数据集，设计多种随机掩膜生成策略，并基于预训练隐变量扩散生成模型G1，微调训练得到隐变量扩散修补模型Ginpaint；步骤S3、基于所述预训练隐变量扩散模型的文本-图像修补模型，输入所述海报前景文字排版数据集，得到海报背景图；步骤S4、将所述海报前景文字排版数据集输入所述预训练光学字符识别模型，得到处理后的海报前景文字排版数据集；步骤S5、建立海报自动排版模型L1，并基于所述海报背景图、所述处理后的海报前景排版数据集训练海报自动排版模型L1，得到完成训练的海报自动排版模型L，所述海报自动排版模型L基于Transformer结构，包括：步骤S5.1、将所述海报背景图与所述文本内容特征向量输入所述海报自动排版模型L，输出与所有前景文本对应的排版框和字体标签；步骤S5.2、引入交叉注意力和自注意力机制，计算海报背景图与输入前景文本内容特征向量相关性与海报背景图自身相关性，根据海报自动排版模型L输出的结果对海报前景文本进行排版和渲染。

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