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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利获取虚拟图像的方法、装置、设备及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：CN113705316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202110394129.5，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权获取虚拟图像的方法、装置、设备及存储介质是由张鹏飞;李楚;江源;银子宇设计研发完成，并于2021-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本获取虚拟图像的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种获取虚拟图像的方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取目标图像生成模型，目标图像生成模型通过融合第一图像生成模型和第二图像生成模型得到，第一图像生成模型基于保留有样本对象的对象本体特征的样本原始图像训练得到，第二图像生成模型基于具有目标属性的样本虚拟图像训练得到；基于目标图像生成模型，获取目标对象的原始图像对应的目标虚拟图像。上述方式，目标图像生成模型能够同时关注对象本体特征和目标属性，有利于保证获取的虚拟图像的质量，样本原始图像以及样本虚拟图像均较容易获取，有利于提高获取虚拟图像的效率。能够在保证获取的虚拟图像的质量的同时，提高获取虚拟图像的效率。

本发明授权获取虚拟图像的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种获取虚拟图像的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取保留有样本对象的对象本体特征的样本原始图像和具有目标属性的样本虚拟图像； 基于所述样本原始图像，训练得到第一图像生成模型；基于所述样本虚拟图像，训练得到第二图像生成模型；所述第一图像生成模型和所述第二图像生成模型均包括参考数量层网络； 确定至少一种融合方式；任一种融合方式包括一种所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数的确定方式，所述任一种融合方式包括的任一层网络对应的目标网络参数的确定方式用于指示所述任一层网络对应的目标网络参数与第一网络参数和第二网络参数中的至少一个之间的关系，所述第一网络参数为所述第一图像生成模型中的所述任一层网络具有的参数，所述第二网络参数为所述第二图像生成模型中的所述任一层网络具有的参数； 基于所述至少一种融合方式，获取至少一个候选图像生成模型；其中，任一候选图像生成模型的获取方式包括：基于所述任一种融合方式包括的所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数的确定方式，确定所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数；基于所述参考数量层网络分别对应的目标网络参数，对指定图像生成模型中的参考数量层网络具有的参数进行调整，将调整后得到的图像生成模型作为所述任一候选图像生成模型，所述指定图像生成模型为任一包括所述参考数量层网络的模型； 响应于第三图像生成模型的图像生成功能满足参考条件，将所述第三图像生成模型作为目标图像生成模型，所述第三图像生成模型为所述至少一个候选图像生成模型中满足选取条件的候选图像生成模型； 基于所述目标图像生成模型，获取目标对象的原始图像对应的目标虚拟图像，所述目标虚拟图像保留有所述目标对象的对象本体特征且具有所述目标属性。

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