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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;中国科学院自动化研究所申请的专利图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及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：CN117274069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211160734.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备是由全卫泽;周子琪;张瑞松;严冬明;张勇设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备，属于图像处理技术领域。该训练方法包括：基于样本缺损图像中有效区域的纹理特征和样本缺损图像的粗略结构特征，对样本缺损图像中缺损区域的纹理特征进行填充，得到样本缺损图像的完整纹理特征；进一步地，基于完整纹理特征和粗略结构特征，得到样本缺损图像的细化结构特征；在基于完整纹理特征和细化结构特征得到样本缺损图像的预测修复图像之后，确定损失值，实现模型训练。由于上述方法实现了纹理特征和结构特征之间的交互引导，因此基于训练后的图像处理模型进行图像修复时，修复后的图像中缺损区域与有效区域的纹理和结构能够在精细程度上保持一致，图像修复效果较好。

本发明授权图像处理模型的训练方法、图像处理方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将样本缺损图像和样本掩码图像输入图像处理模型，所述样本掩码图像用于指示所述样本缺损图像的缺损区域和有效区域，所述图像处理模型包括纹理特征层和结构特征层； 通过所述纹理特征层，提取所述样本缺损图像的第一纹理特征，通过所述结构特征层，提取所述样本缺损图像的第一结构特征，所述第一纹理特征指示所述有效区域的纹理特征，所述第一结构特征指示所述样本缺损图像的粗略结构特征； 通过所述纹理特征层，处理所述第一纹理特征和所述第一结构特征，得到所述样本缺损图像的第二纹理特征，通过所述结构特征层，处理所述第二纹理特征和所述第一结构特征，得到所述样本缺损图像的第二结构特征，所述第二纹理特征指示所述有效区域和所述缺损区域的纹理特征，所述第二结构特征指示所述样本缺损图像的细化结构特征； 基于所述第二纹理特征和所述第二结构特征，获取所述样本缺损图像的预测修复图像，基于所述样本缺损图像的真实图像、所述预测修复图像以及所述样本掩码图像，对所述图像处理模型进行训练。

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