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龙图腾网获悉杭州艾耕科技有限公司申请的专利一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读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：CN113947646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111048435.X，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读存储介质是由谭亮;吴彦学;徐旦麒设计研发完成，并于2021-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读存储介质，所述系统，包括模型库构建模块、图片属性库建立模块与图片自动生成模块；模型库构建模块被配置为能够构建检测模型，图片属性库建立模块被配置为能够使用构建的模型对每张图片进行标签预测，每张图片以及其通过模型预测得到各个标签便构成了图片属性库，图片自动生成模块被配置为能够自动生成相应的文娱图片。本发明的方法效率高，效果好，提高了专业人员优秀设计的复用性。

本发明授权一种文娱图片自动生成系统、方法、计算机设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文娱图片自动生成系统，其特征是，包括模型库构建模块、图片属性库建立模块与图片自动生成模块； 所述系统包括： 1构建模型库，所述模型库包括人脸检测、人脸姿态估计与人体姿态估计、人体完整性判断、明星识别、年龄识别、人体分割模型； 其中，人体姿态估计与人体完整性判断模型的构建包括： 1.1a准备人物图片； 1.2a使用开源YOLOv5模型对步骤1.1a中的图片进行人体检测； 1.3a对步骤1.2a中得到的图片使用训练好的开源AlphaPose模型进行人体关键点检测，根据人体关键点信息对人体姿态和完整性进行自动预标注，其中人体姿态分为坐、站立、躺和其他四个类别，完整性分为大头照、半身照、全身照以及其他四个类别； 1.4a对步骤1.3a预标注的结果进行检查和修改，得到用于模型训练和测试的数据集； 1.5a在步骤1.4a得到的训练集上使用multi-task框架训练EfficientNet模型，模型的最终损失函数为Ltotal＝λ1Lpose+λ2Lcompletion，其中，Lpose表示人体姿态判断的损失函数，Lcompletion表示人体完整性判断的损失函数，Lpose和Lcompletion都采用交叉熵损失函数，λ1和λ2分别是Lpose和Lcompletion的权重参数，设置λ1＝λ2＝1； 交叉熵损失函数为：； 其中，N为样本数，C为类别数，是第i个样本的标签的onehot编码表示，是预测的第i个样本的各个标签的概率值，k＝0～C-1； 1.6a将图片输入步骤1.5a训练好的EfficientNet，分别得到人体姿态预测值和人体完整性预测值； 明星识别模型的构建包括： 1.1b准备明星图片； 1.2b对步骤1.1b中准备的明星图片进行人工筛选和过滤； 1.3b在步骤1.2b中得到的数据集上训练人脸识别模型，采用ResNet50+CircleLoss； 1.4b在步骤1.2b中得到的数据集为每个明星挑选不同角度的若干张图片，使用人脸检测模型CenterFace提取这些图片中的人脸区域，将它们输入步骤1.3b中训练好的模型提取特征X＝{x1，...，x10}，计算这些特征的平均值得到每个明星的特征； 1.5b对每一张传入的图片，先进行人脸检测得到人脸区域，然后将其输入步骤1.3b中训练好的模型提取特征，计算该特征与步骤1.4b中得到的明星特征库中的各特征的欧式距离，欧式距离最小的特征所对应的明星即为可能的候选明星，该最小欧式距离小于预设的阈值，则匹配成功，返回对应明星的姓名，否则，表示该图片与库中的明星都不匹配； 2建立图片属性库：使用构建的模型对每张图片进行标签预测，每张图片以及其通过模型预测得到各个标签构成了图片属性库； 3自动生成文娱图片。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州艾耕科技有限公司，其通讯地址为：310052 浙江省杭州市滨江区六和路368号一幢（北）三楼D3052室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。