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龙图腾网恭喜北京汉仪创新科技股份有限公司;上海驿创信息技术有限公司申请的专利一种图像修补方法及装置、一种电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117314788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311510872.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种图像修补方法及装置、一种电子设备是由章伟希设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像修补方法及装置、一种电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像修补方法，包括：获取配对条件‑图像数据集和大规模图文配对数据集；获取预训练隐变量扩散生成模型；构建条件控制网络，所述条件控制网络与预训练隐变量扩散生成模型同构；基于配对条件‑图像数据集训练条件控制网络，获得训练好的条件控制网络；根据大规模图文配对数据集，基于预训练隐变量扩散生成模型，微调训练得到隐变量扩散修补模型；基于条件控制网络和隐变量扩散修补模型，生成待修补区域图像；基于符号距离场SDF构建平滑权重图，将所述待修补区域图像融合至原图像中；输出完成修补的图像。本发明还包括对应的图像修补装置和电子设备。本发明的方案能够输出高保真的修补图像，计算开销小。

本发明授权一种图像修补方法及装置、一种电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像修补方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取配对条件-图像数据集和大规模图文配对数据集；其中，配对条件-图像数据集的构建方法为：采用预训练模型对原图进行条件提取，原图作为配对图像；步骤S2、获取预训练隐变量扩散生成模型G1，预训练隐变量扩散生成模型G1包括一阶段自编码网络VAE、去噪网络U-Net、以及文本编码器TextEncoder；步骤S3、构建条件控制网络C1，所述条件控制网络C1与预训练隐变量扩散生成模型同构；步骤S4、基于配对条件-图像数据集训练条件控制网络C1，获得训练好的条件控制网络C；步骤S5、根据大规模图文配对数据集，基于预训练隐变量扩散生成模型G1，微调训练得到隐变量扩散修补模型Ginpaint；步骤S6、基于条件控制网络C和隐变量扩散修补模型Ginpaint，生成待修补区域图像；步骤S7、基于符号距离场SDF构建平滑权重图，将所述待修补区域图像融合至原图像中；步骤S7中还包括：步骤S71、采用正弦函数作为激活函数，使符号距离场SDF的取值范围压缩至[0,1]，作为平滑权重图；步骤S72、所述平滑权重图与掩膜、修补区域图像、原图像相乘，输出完成修补的图像；步骤S8、输出完成修补的图像。

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