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申请/专利权人：阿里巴巴(中国)有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种模型训练方法和装置、色调映射方法和装置、电子设备、计算机存储介质、以及计算机程序产品。模型训练方法包括：获取训练数据，训练数据包括色调图像样本和色调图像样本的多尺度视觉结构数据；确定包括预训练模块、预配置解析模块和编码模块的扩散模型；以色调图像样本作为扩散模型的主输入和输出，以多尺度视觉结构数据作为预配置解析模块的条件输入，至少对编码模块的网络参数进行迭代训练，得到色调映射模型。预配置解析模块对色调图像样本的上下文特征图进行解析并以多尺度视觉结构数据作为重构条件，对解析结果进行视觉结构特征重构以获得重构特征图，编码模块对重构特征图进行潜在空间编码获得色调图像样本。
主权项：1.一种模型训练方法，包括：获取训练数据，所述训练数据包括色调图像样本和所述色调图像样本的多尺度视觉结构数据；确定扩散模型，所述扩散模型包括预训练模块、预配置解析模块和编码模块；以所述色调图像样本作为所述扩散模型的主输入和输出，以所述多尺度视觉结构数据作为所述预配置解析模块的条件输入，至少对所述编码模块的网络参数进行迭代训练，得到色调映射模型；其中，所述预训练模块用于根据所述色调图像样本的随机加噪结果生成上下文特征图，所述预配置解析模块用于对所述上下文特征图进行视觉结构特征解析并以所述多尺度视觉结构数据作为重构条件，对解析结果进行视觉结构特征重构以获得重构特征图，所述编码模块用于对所述重构特征图进行潜在空间编码获得所述色调图像样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阿里巴巴(中国)有限公司 模型训练方法和装置、色调映射方法和装置、电子设备、计算机存储介质、以及计算机程序产品
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