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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利模型訓(xùn)練和身份匿名化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114936377B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210234385.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練和身份匿名化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由羅宇辰;朱俊偉;賀珂珂;儲文青;邰穎;汪鋮杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型訓(xùn)練和身份匿名化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練和身份匿名化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，可應(yīng)用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景。該方法包括：在目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型中投影模塊的目標(biāo)空間上進(jìn)行采樣，得到N個虛擬身份向量；通過目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型中的屬性模塊對待處理圖像進(jìn)行處理，得到M個屬性向量；將N個虛擬身份向量和M個屬性向量輸入目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的融合模塊中，得到待處理圖像的身份匿名化圖像。即本申請在身份匿名化時，通過目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型生成獨立虛擬身份，無需去除圖像中面部區(qū)域，進(jìn)而提高身份匿名化的保真度和分辨率。

本發(fā)明授權(quán)模型訓(xùn)練和身份匿名化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 通過目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型中的投影模塊，將第一訓(xùn)練圖像投影至目標(biāo)空間，得到N個第一虛擬身份向量，所述N為正整數(shù)； 通過所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型中的屬性模塊對第二訓(xùn)練圖像進(jìn)行處理，得到M個屬性向量，所述M為正整數(shù)； 將所述N個第一虛擬身份向量和所述M個屬性向量輸入所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的融合模塊中，得到所述第二訓(xùn)練圖像的身份匿名化圖像； 根據(jù)所述身份匿名化圖像，確定所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的損失，并根據(jù)所述損失對所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練； 其中，所述根據(jù)所述身份匿名化圖像，確定所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的損失，包括： 通過投影參考模塊對第三訓(xùn)練圖像進(jìn)行處理，得到N個第二虛擬身份向量，并根據(jù)所述N個第一虛擬身份向量和所述N個第二虛擬身份向量，確定身份損失，所述第三訓(xùn)練圖像和所述第一訓(xùn)練圖像均為第一目標(biāo)的兩張不同的圖像，所述投影參考模塊與所述投影模塊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，且根據(jù)所述投影模塊進(jìn)行更新； 根據(jù)所述身份匿名化圖像和所述身份損失，確定所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)模型的損失。

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