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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图像生成模型的训练方法、图像生成方法、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：CN115131635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210476091.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置及设备是由谢宇;付彦伟;邰颖;朱俊伟;曹赟;汪铖杰设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。方法包括：获取样本图像和神经网络模型；根据神经网络模型，从样本图像中提取第一样本特征，第一样本特征与样本图像的图像类别相关；从神经网络模型的记忆特征集合中选择第一记忆特征，根据神经网络模型，将第一样本特征和第一记忆特征进行融合，基于融合结果生成任一张预测图像，第一记忆特征是神经网络模型学习到的且与图像类别无关的特征；根据至少两张预测图像，对神经网络模型进行调整，得到图像生成模型。本申请的预测图像在保证图像类别与样本图像的图像类别相同的基础上，结合模型学习到的与图像类别无关的信息，使得预测图像具有内容多样性。

本发明授权图像生成模型的训练方法、图像生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本图像和神经网络模型； 根据所述神经网络模型，从所述样本图像中提取第一样本特征，所述第一样本特征与所述样本图像的图像类别相关； 从所述神经网络模型包括的记忆特征集合中选择第一记忆特征，根据所述神经网络模型将所述第一样本特征和所述第一记忆特征进行融合，基于融合结果生成任一张预测图像，所述第一记忆特征是所述神经网络模型学习到的不同图像类别的图像所共有的特征，且是与图像类别无关的特征； 根据所述神经网络模型，从所述样本图像中提取第二样本特征，所述第二样本特征与所述样本图像的图像类别无关； 对所述第二样本特征进行归一化处理，得到归一化处理后的第二样本特征，对所述第二样本特征进行随机采样，得到随机变量，基于所述归一化处理后的第二样本特征和所述随机变量，确定编码信息； 基于所述编码信息，从所述记忆特征集合中选择第二记忆特征，所述第二记忆特征是所述神经网络模型学习到的特征，所述第二记忆特征与图像类别无关，且与所述第二样本特征相关； 基于所述第二记忆特征和所述第一样本特征，生成重建图像； 根据至少两张预测图像、所述重建图像和所述样本图像，对所述神经网络模型进行调整，得到图像生成模型，所述图像生成模型包括调整后的记忆特征集合。

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