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龙图腾网获悉北京大学申请的专利图像处理模型训练方法和图像处理模型应用方法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：CN119295569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411301114.X，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权图像处理模型训练方法和图像处理模型应用方法是由段凌宇;郭莎设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理模型训练方法和图像处理模型应用方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种图像处理模型训练方法和图像处理模型应用方法，本申请实施例针对第一潜在特征，将第一潜在特征输入至第二视觉任务模型，得到第二任务执行结果；基于多个视觉任务模型各自对应的第一任务执行结果和第二任务执行结果，计算第一损失函数值，以确保每个编码器学习到的潜在特征学习到其他视觉任务模型的特征，以提高每个编码器的泛化能力，基于多个潜在特征和样本图像，计算第二损失函数值，以在给定的比特率约束内优化重建质量。

本发明授权图像处理模型训练方法和图像处理模型应用方法在权利要求书中公布了：1.一种图像处理模型训练方法，其特征在于，包括： 将样本图像输入多任务协作模型的多个编码器，以获取多个潜在特征； 将所述多个潜在特征分别输入所述多任务协作模型中对应的视觉任务模型，以获取多个第一任务执行结果； 针对第一潜在特征，将所述第一潜在特征输入至第二视觉任务模型，得到第二任务执行结果，所述第二视觉任务模型为第二潜在特征对应的视觉任务模型，所述第一潜在特征和所述第二潜在特征为所述多个潜在特征中的任意两个潜在特征，且所述第一潜在特征和所述第二潜在特征不同； 基于所述多个视觉任务模型各自对应的第一任务执行结果和第二任务执行结果，计算第一损失函数值； 基于所述多个潜在特征和所述样本图像，计算第二损失函数值； 基于所述第一损失函数值和所述第二损失函数值调整所述多个编码器的模型参数，直到满足预设的第一训练完成条件，得到多个目标编码器； 所述基于所述多个潜在特征和所述样本图像，计算第二损失函数值，包括： 将所述多个潜在特征进行融合，得到融合潜在特征； 将所述融合潜在特征输入任一视觉任务模型的解码器得到重建图像； 基于所述重建图像和所述样本图像，计算失真损失函数值； 计算所述融合潜在特征的统计特征的概率分布； 基于所述失真损失函数值和所述融合潜在特征的统计特征的概率分布，计算第二损失函数值。

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