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龍圖騰網恭喜北京漢儀創新科技股份有限公司;上海驛創信息技術有限公司申請的專利一種海報排版模型的訓練方法、訓練模型和海報排版方法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：CN117332839B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202311551424.2，技術領域涉及：G06N3/08；該發明授權一種海報排版模型的訓練方法、訓練模型和海報排版方法是由章偉希設計研發完成，并于2023-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種海報排版模型的訓練方法、訓練模型和海報排版方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種海報排版模型的訓練方法，包括：獲取成品海報數據集、海報前景文字排版數據集；獲取預訓練隱變量擴散模型的文本?圖像修補模型和預訓練光學字符識別模型；基于預訓練隱變量擴散模型的文本?圖像修補模型，輸入海報前景文字排版數據集，得到海報背景圖；將海報前景排版數據集輸入預訓練光學字符識別模型，得到處理后的海報前景文字排版數據集；建立海報自動排版模型，并基于所述海報背景圖、處理后的海報前景排版數據集訓練海報自動排版模型，得到完成訓練的海報自動排版模型L。本發明還包括對應的訓練模型和海報自動排版方法。本發明提供的方案靈活可調、可標注大量海報數據。

本發明授權一種海報排版模型的訓練方法、訓練模型和海報排版方法在權利要求書中公布了：1.一種海報排版模型的訓練方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1、獲取成品海報數據集、海報前景文字排版數據集；步驟S2、獲取預訓練隱變量擴散模型的文本-圖像修補模型和預訓練光學字符識別模型；其中，預訓練隱變量擴散模型的文本-圖像修補模型的訓練方法步驟如下：步驟S21、獲取配對條件-圖像數據集和大規模圖文配對數據集；步驟S22、獲取預訓練隱變量擴散生成模型G1，預訓練隱變量擴散生成模型G1包括一階段自編碼網絡VAE、去噪網絡U-Net、以及文本編碼器TextEncoder；步驟S23、根據大規模圖文配對數據集，設計多種隨機掩膜生成策略，并基于預訓練隱變量擴散生成模型G1，微調訓練得到隱變量擴散修補模型Ginpaint；步驟S3、基于所述預訓練隱變量擴散模型的文本-圖像修補模型，輸入所述海報前景文字排版數據集，得到海報背景圖；步驟S4、將所述海報前景文字排版數據集輸入所述預訓練光學字符識別模型，得到處理后的海報前景文字排版數據集；步驟S5、建立海報自動排版模型L1，并基于所述海報背景圖、所述處理后的海報前景排版數據集訓練海報自動排版模型L1，得到完成訓練的海報自動排版模型L，所述海報自動排版模型L基于Transformer結構，包括：步驟S5.1、將所述海報背景圖與所述文本內容特征向量輸入所述海報自動排版模型L，輸出與所有前景文本對應的排版框和字體標簽；步驟S5.2、引入交叉注意力和自注意力機制，計算海報背景圖與輸入前景文本內容特征向量相關性與海報背景圖自身相關性，根據海報自動排版模型L輸出的結果對海報前景文本進行排版和渲染。

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