百果园技术(新加坡)有限公司李安获国家专利权
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龙图腾网获悉百果园技术(新加坡)有限公司申请的专利基于模型先验的图像补全方法、系统、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：CN115829865B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211438318.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于模型先验的图像补全方法、系统、设备及存储介质是由李安;李玉乐;项伟设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于模型先验的图像补全方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于模型先验的图像补全方法、系统、设备及存储介质。本申请实施例提供的技术方案，通过获取缺失图像以及缺失图像的指定补全区域信息；进而将缺失图像和指定补全区域信息输入预构建的图像补全模型，输出缺失图像的补全图像。其中，该图像补全模型以预训练模型收敛时的模型参数作为初始模型参数，并基于预训练模型的训练样本以及预训练模型生成的先验样本进行图像补全训练，直至图像补全模型收敛。该预训练模型预先基于训练样本进行图像补全训练，在预训练模型收敛后，基于预训练模型生成先验样本。采用上述技术手段，可以提供更真实且多样的图像补全结果，提升图像补全模型补全图像的多样性。
本发明授权基于模型先验的图像补全方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于模型先验的图像补全方法，其特征在于，包括： 获取缺失图像以及所述缺失图像的指定补全区域信息； 将所述缺失图像和所述指定补全区域信息输入预构建的图像补全模型，输出所述缺失图像的补全图像，所述图像补全模型以预训练模型收敛时的模型参数作为初始模型参数，并基于所述预训练模型的训练样本以及所述预训练模型生成的先验样本进行图像补全训练，直至所述图像补全模型收敛； 所述预训练模型预先基于所述训练样本进行图像补全训练，在所述预训练模型收敛后，基于所述预训练模型生成所述先验样本，所述先验样本包括加噪图像和对应所述加噪图像进行图像补全得到的多个去噪图像。
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百果园技术(新加坡)有限公司，其通讯地址为：巴西班让路枫树商业城30号楼15层31A；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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