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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利图像处理方法、深度学习模型训练方法及装置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：CN117152352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202311016283.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权图像处理方法、深度学习模型训练方法及装置是由周航;徐志良;朱家树;梁柏荣;刘经拓设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、深度学习模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了图像处理方法、深度学习模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域，可应用于元宇宙的场景。该图像处理方法的具体实现方案为：基于预定图像，对待处理图像执行关键点对齐操作，得到目标二维图像；提取目标二维图像的图像特征，其中，图像特征表征与用于三维重建待处理图像的重建参数匹配的目标特征；对图像特征进行识别，得到用于三维重建待处理图像的目标参数；以及基于目标参数，对目标二维图像进行三维重建，得到目标三维图像。

本发明授权图像处理方法、深度学习模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，包括：基于预定图像，对待处理图像执行关键点对齐操作，得到目标二维图像；利用视觉变形网络提取所述目标二维图像的图像特征，其中，所述图像特征表征与用于三维重建所述待处理图像的重建参数匹配的目标特征；对所述图像特征进行识别，得到用于三维重建所述待处理图像的目标参数；以及利用3D形变统计网络基于所述目标参数，对所述目标二维图像进行三维重建，得到目标三维图像；其中，所述视觉变形网络是通过掩码图像的特征与对应位置的样本图像特征进行对比学习，以得到与样本图像特征相似度较高的掩码特征，并基于相似度较高的掩码特征进行特征识别，得到目标样本参数得到的；所述掩码图像是对目标样本二维图像进行局部掩码得到的；基于第一损失函数约束所述视觉变形网络输出的掩码特征，以提高掩码特征与相对应位置的样本图像特征的相似度；基于第二损失函数约束3D形变统计网络在进行三维重建时的重建数据，以减小三维重建数据与纹理贴图之间的差异。

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