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龙图腾网获悉广州虎牙科技有限公司申请的专利风格迁移模型训练方法、视频处理方法及相关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：CN115171023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210862700.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权风格迁移模型训练方法、视频处理方法及相关装置是由孔耀祖设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本风格迁移模型训练方法、视频处理方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供的风格迁移模型训练方法、视频处理方法及相关装置，方法包括：获取用于训练样本集，然后构建生成对抗模型，利用训练样本集，对生成对抗模型进行训练，得到目标风格特征对应的风格迁移模型，本发明将生成对抗模型作为初始训练模型，并利用生成对抗模型所包含的生成器对每个训练样本生成多张不同分辨率的风格特征迁移图，在训练过程中可以基于不同分辨率的风格特征迁移图进行模型训练，如此一来，模型可以学习到不同分辨率下的图像特征，增强了模型对复杂目标进行检测和特征提取的能力，最终使得训练得到的风格迁移模型能够准确实现对复杂目标的风格迁移，提升了风格迁移的准确性。

本发明授权风格迁移模型训练方法、视频处理方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种风格迁移模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集；其中，所述训练样本集中包括至少一张内容图像和至少一张参考图像，所述参考图像具有目标风格特征； 构建初始的生成对抗模型；其中，所述生成对抗模型包括生成器和判别器；所述生成器用于生成每个训练样本对应的多张风格特征迁移图；所述多张风格特征迁移图各自对应的分辨率互不相同；所述生成器包括M组子生成模型；第m组子生成模型生成的风格特征迁移图的分辨率大于第m+1组子生成模型生成风格特征迁移图的分辨率；其中，M大于或等于2，m为正整数； 利用所述训练样本集，对所述生成对抗模型进行训练，得到所述目标风格特征对应的风格迁移模型，包括：将所述训练样本集输入到所述生成对抗模型，利用每个所述子生成模型，生成每张所述内容图像对应的第一风格特征迁移图、以及通过下采样得到每张所述参考图像对应的第二风格特征迁移图；将每个所述子生成模型对应的所述第一风格特征迁移图和所述第二风格特征迁移图，分别输入到所述子生成模型对应的判别器中，得到每张所述第一风格特征迁移图的第一判别信息、以及每张所述第二风格特征迁移图的第二判别信息，基于全部所述判别器获得的第一判别信息和第二判别信息，确定所述生成对抗模型对应的多个损失函数各自的损失值；将多个所述损失函数各自的损失值反向传播至所述生成对抗模型的各个层，以进行模型参数迭代更新，直至达到预设条件，将训练后的所述生成对抗模型，作为所述目标风格特征对应的风格迁移模型。

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