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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利合成图像和谐化模型训练方法、和谐化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：CN115456921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211042429.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权合成图像和谐化模型训练方法、和谐化方法及装置是由张海涛;任腾设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本合成图像和谐化模型训练方法、和谐化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种合成图像和谐化模型训练方法、和谐化方法及装置，所述合成图像和谐化模型训练方法在训练过程中采用掩码区分合成图像前景和背景，分别计算合成图像前景和背景的全局光照估计，并将合成图像前景的全局光照估计、合成图像背景的全局光照估计以及合成图像的色彩风格特征进行融合并由解码器上采样得到协调图像。同时，本发明从全局角度协调合成图像的光照和色彩风格特征，并基于生成对抗网络进行训练，利用对抗损失和相对损失构建联合损失函数进行参数迭代，提高了合成图像的和谐化效果。

本发明授权合成图像和谐化模型训练方法、和谐化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种合成图像和谐化模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，每个样本包括一个合成图像和一个真实图像，所述合成图像采用掩码区分前景和背景，所述合成图像的前景和背景未经协调化处理，所述真实图像是对所述合成图像的前景进行协调化处理后得到的； 获取生成器和判别器构成生成对抗网络，所述生成器包括依次连接的编码器、光照融合模块和解码器；所述编码器包括并联的风格特征编码器和光照估计模块；所述生成器中，将单个样本中的合成图像输入所述风格特征编码器采集该合成图像的色彩风格特征；基于所述掩码区分该合成图像的前景和背景并输入所述光照估计模块，分别计算该合成图像的前景的第一全局光照估计以及该合成图像的背景的第二全局光照估计；将所述色彩风格特征、所述第一全局光照估计和所述第二全局光照估计输入所述光照融合模块计算得到融合特征，将所述色彩风格特征和所述融合特征进行通道叠加后输入所述解码器以得到协调图像；其中，所述第一全局光照估计根据相应合成图像前景在三个基色通道中的光照特征计算得到的，所述第二全局光照估计根据相应合成图像背景在三个基色通道中的光照特征计算得到的；所述判别器包括连续多层卷积层，每个卷积层后均连接一个激活函数层和一个批归一化层； 采用所述训练样本集对所述生成器进行训练，根据每个样本中的真实图像与对应的协调图像计算相对损失，将每个样本中的真实图像与对应的协调图像输入所述判别器并计算判别损失，根据所述相对损失和所述判别损失计算联合损失，并根据所述联合损失对所述生成器进行参数迭代，将训练得到的生成器作为合成图像和谐化模型。

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