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龍圖騰網獲悉北京字跳網絡技術有限公司申請的專利模型訓練和圖像處理方法、裝置、設備和計算機可讀介質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：CN112488947B 。

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：202011403478.0，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權模型訓練和圖像處理方法、裝置、設備和計算機可讀介質是由李華夏設計研發完成，并于2020-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練和圖像處理方法、裝置、設備和計算機可讀介質在說明書摘要公布了：本公開的實施例公開了模型訓練方法、裝置、電子設備和計算機可讀介質。該方法的一具體實施方式包括：獲取第一批訓練樣本，上述第一批訓練樣本中的每個第一訓練樣本包括第一原始模糊圖像和上述第一原始模糊圖像對應的第一超分清晰圖像；將上述第一批訓練樣本中的上述第一原始模糊圖像輸入到預先訓練的圖像去模糊網絡，得到第一預測清晰圖像；使用上述第一預測清晰圖像和上述第一批訓練樣本中的上述第一超分清晰圖像訓練圖像超分網絡。該實施方式通過對圖像去模糊網絡和圖像超分網絡進行級聯訓練，提高了上述圖像超分網絡在預測過程中的輸出質量。

本發明授權模型訓練和圖像處理方法、裝置、設備和計算機可讀介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，包括： 獲取第一批訓練樣本，所述第一批訓練樣本中的每個第一訓練樣本包括第一原始模糊圖像和所述第一原始模糊圖像對應的第一超分清晰圖像； 將所述第一批訓練樣本中的所述第一原始模糊圖像輸入到預先訓練的圖像去模糊網絡，得到第一預測清晰圖像； 使用所述第一預測清晰圖像和所述第一批訓練樣本中的所述第一超分清晰圖像訓練圖像超分網絡； 其中，所述圖像去模糊網絡是具有圖像特征提取功能的網絡，所述圖像超分網絡是具有提高圖像分辨率功能的網絡； 所述方法還包括： 獲取第二批訓練樣本，所述第二批訓練樣本中的每個第二訓練樣本包括第二原始模糊圖像和所述第二原始模糊圖像對應的第二超分清晰圖像； 使用所述第二批訓練樣本訓練所述圖像去模糊網絡； 所述方法還包括： 獲取第三批訓練樣本，所述第三批訓練樣本中的每個第三訓練樣本包括第三原始模糊圖像和所述第三原始模糊圖像對應的第三超分清晰圖像； 使用所述第三批訓練樣本，訓練所述圖像去模糊網絡和所述圖像超分網絡； 所述使用所述第一預測清晰圖像和所述第一批訓練樣本中的所述第一超分清晰圖像訓練圖像超分網絡，包括： 將所述第一預測清晰圖像輸入到所述圖像超分網絡中，得到第一預測超分清晰圖像； 將所述第一預測超分清晰圖像與所述第一超分清晰圖像進行分析比較，得到第一比較結果； 根據所述第一比較結果確定所述第一預測超分清晰圖像的第一損失值； 通過確定所述第一損失值是否小于第一預設損失值閾值，確定所述圖像超分網絡是否訓練完成； 響應于確定所述圖像超分網絡未訓練完成，調整所述圖像超分網絡中的參數； 所述將所述第一預測超分清晰圖像與所述第一超分清晰圖像進行分析比較，得到第一比較結果，包括： 確定所述第一預測超分清晰圖像中的每個像素值與所述第一超分清晰圖像中對應的像素值的第一差值，得到多個第一差值； 將所述多個第一差值的絕對值之和確定為所述第一比較結果； 所述根據所述第一比較結果確定所述第一預測超分清晰圖像的第一損失值，包括： 將所述第一比較結果取對數的結果確定為所述第一損失值。

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