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龙图腾网恭喜北京有竹居网络技术有限公司申请的专利图像修复模型的训练方法及图像修复方法、装置及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：CN114998149B 。

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：202210680090.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权图像修复模型的训练方法及图像修复方法、装置及设备是由毛晓飞;黄灿设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像修复模型的训练方法及图像修复方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像修复模型的训练方法、装置及设备，对原图图像进行随机掩码操作，生成缺陷图像。将缺陷图像分离为多个单通道图像，并将多个单通道图像分别输入单通道图像修复模块中，获得每个单通道图像分别对应的单通道预测图像。图像修复模型包括单通道图像修复模块。将多个单通道图像分别对应的单通道预测图像进行合并，获得预测图像。由原图图像和预测图像获得的图像修复模型的损失值训练图像修复模型，直到达到预设条件。基于多个单通道图像的分层修复，能够充分学习图像的语义信息。预测图像的整体像素数值，能够降低已修复区域存在波纹、扭曲等失真情况的发生。如此，使得训练完成的图像修复模型对缺陷图像的修复效果更好。

本发明授权图像修复模型的训练方法及图像修复方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像修复模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：对原图图像进行随机掩膜操作，生成缺陷图像；将所述缺陷图像分离为多个单通道图像；将所述多个单通道图像分别输入单通道图像修复模块中，获得每个单通道图像分别对应的单通道预测图像；所述图像修复模型包括所述单通道图像修复模块；将所述多个单通道图像分别对应的单通道预测图像进行合并，获得预测图像；根据所述原图图像和所述预测图像，获取所述图像修复模型的损失值；根据所述损失值训练所述图像修复模型，重复执行所述将所述多个单通道图像分别输入单通道图像修复模块中，获得每个单通道图像分别对应的单通道预测图像以及后续步骤，直至达到预设条件；其中，所述单通道图像由第二数量的单通道原图图像块和第三数量的单通道缺陷图像块组成；所述单通道图像修复模块包括特征编码器和特征解码器，所述将所述多个单通道图像分别输入单通道图像修复模块中，获得每个单通道图像分别对应的单通道预测图像，包括：对目标单通道图像中的所述第二数量的单通道原图图像块进行展平操作，获得第一图像特征；所述目标单通道图像分别为所述多个单通道图像中的每一个；对所述目标单通道图像中的所述第三数量的单通道缺陷图像块进行展平操作，获得第二图像特征；将所述第一图像特征输入所述特征编码器中，以使所述特征编码器对所述第一图像特征进行特征提取，获得第三图像特征；将所述第二图像特征和所述第三图像特征进行特征拼接，获得第四图像特征；将所述第四图像特征输入所述特征解码器中，以使所述特征解码器对所述第四图像特征中的每个值进行预测，获得第五图像特征；根据所述第五图像特征，获得所述目标单通道图像对应的单通道预测图像。

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