腾讯科技(深圳)有限公司谢苁获国家专利权
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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一种文生图模型的训练方法、装置、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：CN117173504B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311044371.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种文生图模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由谢苁;卢健祥;郭卉设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种文生图模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种文生图模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能；基于图文样本对训练集，对待训练文生图模型执行迭代训练，获得目标文本生模型；一次训练过程中：从图文样本对训练集中选取图文样本对，图文样本对包括样本图像和描述文本，样本图像中包括至少两个物体；获得至少两个物体各自对应的掩码图像及关联的物体类名，掩码图像用于区别物体在样本图像中的位置区域；将样本图像以及描述文本，输入待训练文生图模型，获得样本图像的图像预测噪声，将至少两个掩码图像以及关联的物体类名，输入待训练文生图模型，获得至少两个掩码图像各自关联的物体预测噪声；基于图像预测噪声和物体预测噪声构建的损失函数，对待训练文生图模型进行调参。
本发明授权一种文生图模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文生图模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于图文样本对训练集，对待训练文生图模型执行循环迭代训练，获得目标文生图模型；其中，在一次循环迭代过程中执行： 从所述图文样本对训练集中选取图文样本对；其中，所述图文样本对包括：样本图像和所述样本图像的描述文本，所述样本图像中包括至少两个物体； 获得所述至少两个物体各自对应的掩码图像及关联的物体类名；其中，所述掩码图像用于区别相应物体在所述样本图像中的位置区域； 将所述样本图像以及所述描述文本，输入所述待训练文生图模型，获得所述样本图像的图像预测噪声；以及将至少两个掩码图像及关联的物体类名，输入所述待训练文生图模型，获得至少两个物体预测噪声，其中一个物体预测噪声对应一个掩码图像； 基于所述图像预测噪声和所述至少两个物体预测噪声构建的损失函数，对所述待训练文生图模型进行调参。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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