昆仑芯(北京)科技有限公司孟庆春获国家专利权
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龙图腾网获悉昆仑芯(北京)科技有限公司申请的专利深度学习模型的训练方法、图像生成方法及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：CN116796820B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310798241.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权深度学习模型的训练方法、图像生成方法及装置是由孟庆春;欧阳剑设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习模型的训练方法、图像生成方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了深度学习模型的训练方法、图像生成方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。该深度学习模型的训练方法的具体实现方案为：对第一图像和第二图像分别进行目标点检测，得到第一目标点分布图和第二目标点分布图，其中，目标点表征用于标识图像的目标对象的姿态和轮廓的像素点，第一图像是对初始模型进行第n轮次训练时生成的，第二图像是对初始模型进行第n+1轮次训练时生成的，n为大于1的整数；对第一目标点分布图和第二目标点分布图进行处理，得到第一图像与第二图像的差异度；以及响应于确定差异度小于等于第一预定阈值，得到经训练的深度学习模型。
本发明授权深度学习模型的训练方法、图像生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，包括： 对第一图像和第二图像分别进行目标点检测，得到第一目标点分布图和第二目标点分布图，其中，所述目标点表征用于标识图像的目标对象的姿态和轮廓的像素点，所述第一图像是对初始模型进行第n轮次训练时生成的，所述第二图像是对所述初始模型进行第n+1轮次训练时生成的，n为大于1的整数；所述第一目标点分布图包括：第一关键点分布图和第一边缘点分布图；所述第二目标点分布图包括：第二关键点分布图和第二边缘点分布图；所述关键点表征用于标识所述目标对象的姿态的像素点；所述边缘点表征用于表征所述目标对象的轮廓的像素点； 对所述第一目标点分布图和所述第二目标点分布图进行处理，得到所述第一图像与所述第二图像的差异度；所述差异度包括：关键点的离散度差异和边缘点的特征差异；以及 响应于确定所述差异度小于等于第一预定阈值，得到经训练的深度学习模型。
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