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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利一种图像生成器的训练方法、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：CN114037772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202111318799.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种图像生成器的训练方法、图像生成方法及装置是由沈力;刘世伟设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像生成器的训练方法、图像生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种图像生成器的训练方法、图像生成方法及装置。其中图像生成器的训练方法包括：基于生成器与辨别器的稀疏度，生成初始生成对抗网络模型；基于样本数据对初始生成对抗网络模型进行迭代训练，并在迭代训练过程中，对当前迭代的生成器中各网络层的连接关系进行更新，对更新后的生成器以及当前迭代的辨别器继续进行迭代训练，直到满足结束条件，将训练完成的生成器确定为目标图像生成器。通过在训练的过程中，对重要性低的连接进行更新，实现了对连接的剪枝处理，以在训练结束后得到兼顾处理精度和稀疏度的图像生成器。同时由于生成器的稀疏度保持不变，减少了训练过程的计算量，同时由于训练参数少，提高了训练效率。

本发明授权一种图像生成器的训练方法、图像生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像生成器的训练方法，其特征在于，包括： 基于生成器与辨别器的稀疏度，生成初始生成对抗网络模型； 基于样本数据对所述初始生成对抗网络模型进行迭代训练，并在迭代训练过程中，对所述初始生成对抗网络模型中的初始辨别器的连接不进行调整；以及，在满足模型更新条件的情况下，对当前迭代的生成器中各网络层的连接关系进行更新，对更新后的生成器以及当前迭代的辨别器继续进行迭代训练，直到满足结束条件，将训练完成的生成器确定为目标图像生成器； 所述对当前迭代的生成器中各网络层的连接关系进行更新，包括： 基于所述当前迭代的生成器中当前各连接对应的连接参数，确定待更新连接，并在所述当前迭代的生成器中剔除所述待更新连接； 剔除后的所述待更新连接作为未激活连接，对于剔除所述待更新连接后的生成器，在所述未激活连接中进行随机采样，确定新增连接，将所述新增连接的连接参数设置为初始连接参数，得到更新生成器，其中，所述新增连接的数量与所述待更新连接的数量相同。

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