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龙图腾网获悉荣耀终端有限公司申请的专利一种图像虚化方法、深度预测模型的训练方法及电子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：CN119277182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410311250.0，技术领域涉及：H04N23/60；该发明授权一种图像虚化方法、深度预测模型的训练方法及电子设备是由汤明设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像虚化方法、深度预测模型的训练方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种图像虚化方法、深度预测模型的训练方法及电子设备，可以通过提升深度信息的稳定性达到减少视频虚化过程中的画面闪烁现象、提升用户体验的效果。该方法可以先获取第一图像，将第一图像输入深度预测模型，得到深度信息和概率信息；其中，深度信息用于指示第一图像中每个像素点的预测深度，概率信息用于指示每个像素点的预测深度的置信度；若深度信息的置信度大于或等于第一阈值，显示第二图像；其中，第二图像为基于第一图像的深度信息对第一图像进行虚化处理后的图像，深度信息的置信度根据概率信息确定。

本发明授权一种图像虚化方法、深度预测模型的训练方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像虚化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一图像； 将所述第一图像输入深度预测模型，得到深度信息和概率信息；其中，所述深度信息用于指示所述第一图像中每个像素点的预测深度，所述概率信息用于指示每个像素点的预测深度的置信度； 若所述深度信息的置信度大于或等于第一阈值，显示第二图像；其中，所述第二图像为基于所述第一图像的深度信息对所述第一图像进行虚化处理后的图像，所述深度信息的置信度根据所述概率信息确定； 若所述深度信息的置信度小于第一阈值，显示所述第一图像； 所述深度预测模型是基于训练样本对基础深度预测模型进行训练得到的，其中训练过程包括： 基于所述训练样本对所述基础深度预测模型进行迭代训练，以生成所述深度预测模型；其中，所述训练样本包括标签和训练图像，所述标签用于指示所述训练图像中每个像素点的真实深度； 在任一次迭代训练过程中，将所述训练图像输入至上一次迭代后的基础深度预测模型，输出所述训练图像的深度信息及概率信息； 在所述训练图像的损失值满足收敛条件的情况下，停止迭代训练；其中，所述训练图像的损失值根据所述标签、所述训练图像的深度信息及概率信息确定，所述训练图像的损失值根据所述训练图像中每个像素点的损失值确定，所述训练图像中任意一个像素点的损失值为该像素点的第一概率分布函数和第二概率分布函数的相似度，所述第一概率分布函数用于指示所述像素点的真实深度的概率分布情况，所述第二概率分布函数用于指示所述像素点的预测深度的概率分布情况； 在所述训练图像的损失值不满足收敛条件的情况下，根据所述训练图像的损失值调整上一次迭代后的基础深度预测模型的模型参数，并继续迭代训练。

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