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龙图腾网获悉众安在线财产保险股份有限公司申请的专利生成对抗网络模型训练方法、图像处理方法以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：CN117037174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310997888.X，技术领域涉及：G06V30/16；该发明授权生成对抗网络模型训练方法、图像处理方法以及装置是由丁拥科设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成对抗网络模型训练方法、图像处理方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种生成对抗网络模型训练方法、图像处理方法以及装置。该方法包括：获取多组样本图像对，所述样本图像对包括第一样本图像和与所述第一样本图像对应的第二样本图像；所述第二样本图像的清晰度高于所述第一样本图像的清晰度；根据所述多组样本图像对待训练的生成对抗网络模型执行多次迭代训练过程，直至满足训练完成条件得到训练完成的生成对抗网络模型；所述生成对抗网络模型用于对输入图像进行图像增强处理和或清晰度判别处理。本申请的方法，实现了提高图像处理的质量和速度，从而提高了图像处理效率。

本发明授权生成对抗网络模型训练方法、图像处理方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种生成对抗网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多组样本图像对，所述样本图像对包括第一样本图像和与所述第一样本图像对应的第二样本图像；所述第二样本图像的清晰度高于所述第一样本图像的清晰度； 根据所述多组样本图像对待训练的生成对抗网络模型执行多次迭代训练过程，直至满足训练完成条件得到训练完成的生成对抗网络模型；所述生成对抗网络模型用于对输入图像进行图像增强处理和或清晰度判别处理；其中，迭代训练过程包括： 将所述第一样本图像输入至所述待训练的生成对抗网络模型的生成模型中进行图像增强处理得到第一输出图像，以及将所述第一样本图像、所述第二样本图像和所述第一输出图像输入至所述待训练的生成对抗网络模型的判别模型中进行清晰度判别处理，得到清晰度判别结果； 基于所述第一样本图像、所述第二样本图像、所述第一输出图像和所述清晰度判别结果生成所述待训练的生成对抗网络模型的模型损失，并根据所述模型损失对所述生成对抗网络模型的模型参数进行调节； 所述基于所述第一样本图像、所述第二样本图像、所述第一输出图像和所述清晰度判别结果生成所述待训练的生成对抗网络模型的模型损失，包括： 根据所述第一样本图像、所述第一输出图像、所述第二样本图像和所述清晰度判别结果计算所述生成模型的第一模型损失和第二模型损失；所述第二模型损失包括第二对抗损失和第三对抗损失； 根据所述第一模型损失对所述生成模型的模型参数进行调整，以及根据所述第二模型损失对所述判别模型的模型参数进行调整； 所述根据所述第一样本图像、所述第一输出图像、所述第二样本图像和所述清晰度判别结果计算所述生成模型的第一模型损失和第二模型损失，包括： 将所述第一样本图像和所述第一输出图像确定为假样本图像，并将所述第二样本图像确定为真样本图像； 分别将所述真样本图像和所述假样本图像输入至所述判别模型中进行清晰度判别处理，得到清晰度判别结果，并根据所述清晰度判别结果生成对抗损失。

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