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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及相关设备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：CN119810587B 。

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：202411855528.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及相关设备是由李啸设计研发完成，并于2024-12-16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、图像生成方法及相关设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像生成模型的训练方法，图像生成模型包括图像生成模块和布局控制模块，布局控制模块的输出为图像生成模块的一个输入，该方法包括：获取第一训练数据；将第一训练图像的描述信息作为图像生成模块的输入，以及，将第一训练图像作为标签，训练图像生成模块；将第二训练图像的描述信息和第二训练图像的布局图像作为布局控制模块的输入，获得布局控制模块输出的布局控制特征；将第二训练图像的描述信息和布局控制模块输出的布局控制特征作为训练后的图像生成模块的输入，以及，将第二训练图像作为标签，训练布局控制模块。该方法训练得到的图像生成模型综合考虑背景图片和前景对象之间的关联性，实现布局可控。

本发明授权一种图像生成模型的训练方法、图像生成方法及相关设备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，所述图像生成模型包括图像生成模块和布局控制模块，所述布局控制模块的输出为所述图像生成模块的一个输入，所述图像生成模块用于生成图像，所述布局控制模块用于控制图像中前景对象的布局；所述方法包括： 获取第一训练数据；其中，所述第一训练数据包括第一训练图像和所述第一训练图像的描述信息，所述第一训练图像的描述信息用于描述所述第一训练图像的背景图片和前景对象； 将所述第一训练图像的描述信息作为所述图像生成模块的输入，以及，将所述第一训练图像作为标签，训练所述图像生成模块； 在完成所述图像生成模块的训练后，获取第二训练数据；其中，所述第二训练数据包括第二训练图像、所述第二训练图像的描述信息和所述第二训练图像的布局图像，所述第二训练图像的描述信息用于描述所述第二训练图像的背景图片和前景对象，所述第二训练图像的布局图像用于指示所述第二训练图像中不包括前景对象的区域； 将所述第二训练图像的描述信息和所述第二训练图像的布局图像作为所述布局控制模块的输入，获得所述布局控制模块输出的布局控制特征； 将所述第二训练图像的描述信息和所述布局控制模块输出的布局控制特征作为训练后的所述图像生成模块的输入，以及，将所述第二训练图像作为标签，训练所述布局控制模块。

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