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龍圖騰網恭喜安徽深信科創信息技術有限公司申請的專利模型訓練方法、合成數據生成方法和裝置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：CN119360159B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411918523.4，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權模型訓練方法、合成數據生成方法和裝置是由袁浩然;潘余曦;楊子江設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法、合成數據生成方法和裝置在說明書摘要公布了：本公開提供一種模型訓練方法、合成數據生成方法和裝置，涉及人工智能技術領域，具體涉及模型訓練、圖像處理等技術領域，可應用于圖像生成、仿真測試等場景下。該模型訓練方法的具體實現方案包括：獲取第一仿真圖像、第一仿真圖像對應的圖像數據和第一真實圖像；將第一仿真圖像、第一仿真圖像對應的圖像數據和第一真實圖像輸入初始圖像生成模型，通過初始圖像生成模型生成第一合成圖像；基于第一合成圖像與第一真實圖像，以及預設的損失函數，確定第一損失函數值；基于損失函數值更新初始圖像生成模型的模型參數，得到目標圖像生成模型，損失函數值包括第一損失函數值。本公開可以提高圖像生成模型生成的合成圖像的真實度。

本發明授權模型訓練方法、合成數據生成方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，應用于基于擴散模型在仿真環境中渲染高保真合成數據，其特征在于，所述方法包括：獲取第一仿真圖像、所述第一仿真圖像對應的圖像數據和第一真實圖像，從所述第一真實圖像中，確定與所述第一仿真圖像匹配的第二真實圖像；將所述第一仿真圖像、所述第一仿真圖像對應的圖像數據和第二真實圖像輸入初始圖像生成模型，通過所述初始圖像生成模型生成第一合成圖像；基于所述第一合成圖像與所述第二真實圖像，以及預設的損失函數，確定第一損失函數值；基于所述第一合成圖像與所述第一仿真圖像，以及預設的損失函數確定第二損失函數值；基于所述第一損失函數值更新所述初始圖像生成模型的模型參數，得到過渡圖像生成模型；基于所述第二損失函數值更新所述過渡圖像生成模型的模型參數，得到目標圖像生成模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽深信科創信息技術有限公司，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區望江西路900號安創谷科技園一期A3A4棟5層544；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。