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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：CN119810588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411858783.7，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，该方法包括：针对第N轮训练过程，获取第N轮训练过程的第一训练数据；将第一训练图像的描述信息作为图像生成模型的输入，将第一训练图像作为标签，训练图像生成模型；获取第二描述信息；将第二描述信息作为第N轮训练过程后图像生成模型的输入，获得图像生成模型输出的第一图像；利用优化器对第一图像进行精细化处理，获得优化器输出的第二图像；针对第N+1轮训练过程，将至少部分第二图像和至少部分第二图像的描述信息作为第N+1轮训练过程的第一训练数据，训练图像生成模型。该方法一边训练图像生成模型，一边提升训练数据的图像质量，能够训练得到可生成高质量图像的图像生成模型。

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，所述方法包括： 针对第N轮训练过程，获取所述第N轮训练过程的第一训练数据；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N为大于0的整数； 将所述第一训练图像的描述信息作为图像生成模型的输入，将所述第一训练图像作为标签，训练所述图像生成模型； 获取第二描述信息，所述第二描述信息是用自然语言的形式描述期望图像的图像内容； 将所述第二描述信息作为第N轮训练过程后所述图像生成模型的输入，获得所述图像生成模型输出的第一图像； 利用优化器对所述第一图像进行精细化处理，获得所述优化器输出的第二图像；其中，所述第二图像的图像质量优于所述第一图像的图像质量； 针对第N+1轮训练过程，将至少部分所述第二图像和至少部分所述第二图像的描述信息作为第N+1轮训练过程的所述第一训练数据，训练所述图像生成模型； 在第M轮训练过程后，若所述图像生成模型输出的所述第一图像的图像质量满足第一设定条件，结束所述图像生成模型的训练，所述M为大于0的整数； 所述将至少部分所述第二图像和至少部分所述第二图像的描述信息作为第N+1轮训练过程的所述第一训练数据，训练所述图像生成模型，包括： 从所述第二图像中筛选图像质量满足第二设定条件的第二目标图像； 针对第N+1轮训练过程，将所述第二目标图像的描述信息作为所述图像生成模型的输入，将所述第二目标图像作为标签，训练所述图像生成模型。

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