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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、装置、计算机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：CN118823496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310455835.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像生成模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质是由郭卉设计研发完成，并于2023-04-21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、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图像生成模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：获取通过多个第一图像生成模型生成的多个样本图像；对于任一样本图像，由第二图像生成模型对样本噪声文本、样本图像的样本描述文本以及样本图像的样本图像系列信息进行处理，得到第一隐空间特征，基于第一隐空间特征预测得到第一预测图像；由生成样本图像的第一图像生成模型对样本噪声文本、样本描述文本以及样本图像系列信息进行处理，得到第二隐空间特征，基于第二隐空间特征预测得到第二预测图像；基于第一预测图像和第二预测图像，训练第二图像生成模型。上述技术方案不仅提升了第一图像生成模型的准确性，还保护了用户的隐私。

本发明授权图像生成模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质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： 获取通过多个第一图像生成模型生成的多个样本图像，所述多个第一图像生成模型分别基于多个客户端中的对象图像训练得到，所述第一图像生成模型用于基于图像系列信息和描述文本生成图像，所述图像系列信息用于表示多个对象图像的共性特征； 对于任一样本图像，由第二图像生成模型对样本噪声文本、所述样本图像的样本描述文本以及所述样本图像的样本图像系列信息进行处理，得到第一隐空间特征，基于所述第一隐空间特征预测得到第一预测图像，所述第二图像生成模型与所述第一图像生成模型结构一致且模型参数不同，所述第一隐空间特征为从全局图像隐空间特征中去除第一参考噪声之后的特征，所述全局图像隐空间特征为基于所述样本描述文本和所述样本图像系列信息生成的特征，所述第一参考噪声为基于所述样本噪声文本生成的，与所述样本描述文本对应的噪声； 由生成所述样本图像的第一图像生成模型对所述样本噪声文本、所述样本描述文本以及所述样本图像系列信息进行处理，得到第二隐空间特征，基于所述第二隐空间特征预测得到第二预测图像，所述第二隐空间特征为去除第二参考噪声之后的所述样本图像的特征，所述第二参考噪声为基于所述样本噪声文本生成的，与所述样本描述文本对应的噪声； 以所述第二预测图像为监督信息，基于所述第一预测图像和所述第二预测图像，训练所述第二图像生成模型。

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