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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利模型训练方法、图像生成方法及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：CN114862701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210416180.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权模型训练方法、图像生成方法及相关装置是由唐月标;叶泽锐;黄镜澄;张丹枫设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、图像生成方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练方法、图像生成方法及相关装置，应用于人工智能领域，该方法包括：获取包括多组图像的训练样本，每组图像包括无损图像及其对应的破损图像；将上述多组图像输入至生成模型中，以对生成模型进行训练；其中，基于DCGAN的生成模型用于基于破损图像生成所对应的无损图像，该模型包括注意力模块，用于对接收到的第一特征图进行卷积操作，得到第二特征图，经掩码图像的处理后的第二特征图用于对第一特征图进行加权操作，得到第三特征图，对第三特征图进行卷积操作，得到第四特征图。本申请的方法，解决了修复图像的像素之间不连续的问题，缓解了像素之间不连续给视觉带来的不良体验，有利于获得良好的视觉效果。

本发明授权模型训练方法、图像生成方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本，所述训练样本包括多组图像，每组图像包括无损图像及其对应的破损图像，所述破损图像由预设的掩码图像对所对应的无损图像处理得到； 将所述多组图像输入至生成模型中，以对所述生成模型进行训练；其中，所述生成模型用于基于破损图像生成所对应的无损图像，所述生成模型基于深度卷积生成对抗网络DCGAN训练得到，所述生成模型包括注意力模块，所述注意力模块用于对接收到的第一特征图进行卷积操作，得到第二特征图，所述第二特征图经所述掩码图像的处理后，用于对所述第一特征图进行加权操作，得到第三特征图，所述注意力模块还用于对所述第三特征图进行卷积操作，得到第四特征图； 所述生成模型还包括归一化模块，所述归一化模块用于： 对所述第四特征图和所述掩码图像分别进行归一化操作并求和，得到求和后的数据； 对所述第四特征图进行卷积操作，得到第五特征图； 使用预定义的激活函数对所述第五特征图与所述求和后的数据的乘积进行处理； 所述归一化操作满足如下公式： ， 其中，y为归一化后的像素值，x为归一化前的像素值，μ为所述归一化前的像素值的均值，S为所述归一化前的像素值的标准差。

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