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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利圖像重建模型的訓練方法、裝置、設備、介質及程序產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115115900B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210508810.2，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權圖像重建模型的訓練方法、裝置、設備、介質及程序產品是由黃雅雯;鄭冶楓;張樂設計研發完成，并于2022-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像重建模型的訓練方法、裝置、設備、介質及程序產品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種圖像重建模型的訓練方法、裝置、設備、介質及程序產品，屬于圖像處理技術領域。包括：獲取第一樣本圖像和至少兩種第二樣本圖像；將至少兩種第二樣本圖像對應的損壞特征分別添加至第一樣本圖像中，生成至少兩種單一退化圖像；將至少兩種單一退化圖像進行融合，得到第一樣本圖像對應的多重退化圖像；將多重退化圖像進行圖像重建處理，生成多重退化圖像對應的預測重建圖像；基于第二樣本圖像、單一退化圖像、第一樣本圖像及預測重建圖像，計算損失函數值；基于損失函數值對模型的模型參數進行更新。通過上述方法訓練得到的模型，可以同時重建圖像的多種損壞類型，避免了依次重建圖像導致的累積誤差，提升了模型的圖像重建精度。

本發明授權圖像重建模型的訓練方法、裝置、設備、介質及程序產品在權利要求書中公布了：1.一種圖像重建模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取第一樣本圖像和至少兩種第二樣本圖像，所述第二樣本圖像是指帶有單一損壞類型的損壞部分的圖像，所述第一樣本圖像的圖像質量高于所述第二樣本圖像的圖像質量； 獲取所述第一樣本圖像對應的第一特征，以及分別獲取至少兩種所述第二樣本圖像對應的第二特征，所述第一特征用來表征所述第一樣本圖像的圖像特征，所述第二特征用來表征所述第二樣本圖像的圖像特征； 基于所述第一特征及所述第二特征，得到所述第二樣本圖像對應的所述損壞特征，所述損壞特征是指所述第二樣本圖像中所述損壞部分對應的特征； 將所述損壞特征添加至所述第一樣本圖像的所述第一特征中，得到所述第一樣本圖像對應的所述單一退化圖像； 將至少兩種所述單一退化圖像進行融合，得到所述第一樣本圖像對應的多重退化圖像，所述多重退化圖像是指帶有至少兩種損壞類型的圖像； 將所述多重退化圖像進行圖像重建處理，生成所述多重退化圖像對應的預測重建圖像； 基于所述第二樣本圖像、所述單一退化圖像、所述第一樣本圖像及所述預測重建圖像，計算損失函數值； 基于所述損失函數值對所述圖像重建模型的模型參數進行更新。

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