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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利一种图像生成模型的训练方法、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：CN116012883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310014499.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置是由黄星;刘家宏设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置在说明书摘要公布了：本公开关于一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：确定至少一个手势的空间信息以及手部特征；将该至少一个手势中每个手势的空间信息以及该每个手势对应的手部特征输入第一图像生成模型，得到与该至少一个手势对应的目标图像；基于该每个手势对应的手部特征、与该至少一个手势对应的目标图像以及与该至少一个手势对应的样本图像，对该第一图像生成模型训练，生成第二图像生成模型。本公开中，电子设备能够生成真实性更高的第二图像生成模型，并且基于该第二图像生成模型生成的图像的真实性较高，更贴近于真实图像，能够提升图像生成的有效性，提高图像的真实性。

本发明授权一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像生成模型的训练方法，其特征在于，包括： 确定至少一个手势的空间信息以及手部特征，其中，一个手势的空间信息用于表征所述手势中包括的至少两个关键点之间的位置关系，所述手部特征用于表征手部的属性信息； 将所述至少一个手势中每个手势的空间信息以及所述每个手势对应的手部特征输入第一图像生成模型，得到与所述至少一个手势对应的目标图像； 确定第一损失和第二损失，所述第一损失用于表征所述每个手势对应的手部特征的概率分布与预设正态分布之间的不一致程度；所述第二损失用于表征至少一个样本图像中每一个样本图像的像素与至少一个目标图像的像素之间的不一致程度，所述至少一个样本图像为与所述至少一个手势对应的样本图像； 将所述至少一个目标图像中的每一个目标图像输入初始判别器，得到第一概率，所述第一概率用于表征所述每一个目标图像被判别为第一标签的概率，所述第一标签用于表征样本图像，所述至少一个目标图像为与所述至少一个手势对应的目标图像； 将所述第一损失、所述第一概率以及所述第二损失之和，确定为第三损失； 基于所述第三损失，更新所述第一图像生成模型中的参数，生成第二图像生成模型。

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