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龙图腾网获悉戴姆勒股份公司申请的专利生成人物图像的方法、训练方法和装置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：CN112232220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202011118517.2，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权生成人物图像的方法、训练方法和装置及存储介质是由支蓉;张武强;方志杰;郭子杰设计研发完成，并于2020-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成人物图像的方法、训练方法和装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于生成人物图像的神经网络模型的训练方法，神经网络模型包括图像合成网络模型和细节优化网络模型并用于将包含人物的第一图像和第二图像输入至神经网络模型以生成新的人物图像，所述训练方法包括：在第一阶段，获取包含人物的原始图像并输入至图像合成网络模型以生成合成图像，计算第一阶段的损失函数并更新图像合成网络模型的网络参数；以及在第二阶段，获取合成图像，将合成图像输入至细节优化网络模型中得到优化图像，根据优化图像与原始图像计算第二阶段的损失函数并更新细节优化网络模型的网络参数。还提出一种用于生成人物图像的方法、一种计算机可读存储介质以及一种用于训练用于生成人物图像的神经网络模型的装置。

本发明授权生成人物图像的方法、训练方法和装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于生成人物图像的神经网络模型的训练方法，所述神经网络模型用于将包含人物的第一图像和第二图像输入至神经网络模型以生成具有第一图像的特征和第二图像的特征的新的人物图像，所述神经网络模型包括图像合成网络模型和细节优化网络模型，其中，所述训练方法包括下述步骤： 在第一阶段，获取包含人物的原始图像，将原始图像输入至图像合成网络模型以生成合成图像，根据合成图像与原始图像计算第一阶段的损失函数并更新图像合成网络模型的网络参数，第一阶段不需要配对的标注数据；以及 在第二阶段，获取在第一阶段生成的合成图像，将合成图像输入至细节优化网络模型中得到优化图像，根据优化图像与原始图像计算第二阶段的损失函数并更新细节优化网络模型的网络参数，其中， 在第一阶段中，识别原始图像的人物姿态关键点，根据人物姿态关键点，从原始图像截取多个前景图像块和多个背景图像块，将人物姿态关键点根据真实人物骨架链接方式进行连接并转换成可视化的人物姿态图像； 第一阶段的损失函数包括第二部分，所述第二部分通过下式表示： 其中，X′为前景图像块，X″为背景图像块，Y为人物姿态图像，z为提取到的图像整体特征，和分别代表所使用的特征提取网络的中间层得到的未经采样的特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人戴姆勒股份公司，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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