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龙图腾网恭喜厦门真景科技有限公司申请的专利一种移除穿帮物体模型的训练方法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：CN119323526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411845444.5，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种移除穿帮物体模型的训练方法是由谢宇捷;敖洋;洪金财;杨旭;张伟设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移除穿帮物体模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移除穿帮物体模型的训练方法。其中，所述方法包括：构建数据集，该数据集中包含若干生成的完美图像，基于完美图像生成的若干穿帮图像，并对生成的穿帮图像进行打标，获得对应的真实标签GT，该真实标签GT包含穿帮Mask标签、主体Mask标签；将数据集中的每一张图像输入分割网络模型中，分割网络模型输出预测对应的穿帮Mask和主体Mask；基于预测的穿帮Mask、主体Mask与真实标签GT中的穿帮Mask标签、主体Mask标签计算第一损失值；基于第一损失值训练所述模型，直至收敛获得优化后的分割网络模型M1。本发明能够为训练去除图像中穿帮物体的深度学习模型提供了坚实的数据基础。通过该方法生成的数据对，能够显著提升模型的性能。

本发明授权一种移除穿帮物体模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种移除穿帮物体模型的训练方法，其特征在于，所述模型包括分割网络模型以及生成网络模型，该方法包括如下步骤构建数据集，该数据集中包含若干生成的完美图像，基于完美图像生成的若干穿帮图像，并对生成的穿帮图像进行打标，获得对应的真实标签GT，该真实标签GT包含穿帮Mask标签、主体Mask标签；所述穿帮Mask标签用于指示图像中穿帮物体的位置，所述主体Mask标签用于指示图像中主体的位置，所述完美图像是没有穿帮的原始图像；所述完美图像通过渲染、模型生成，或，公开数据收集；将数据集中的每一张图像输入分割网络模型中，分割网络模型输出预测对应的穿帮Mask和主体Mask；基于预测的穿帮Mask、主体Mask与真实标签GT中的穿帮Mask标签、主体Mask标签计算第一损失值；基于第一损失值训练所述模型，直至收敛获得优化后的分割网络模型M1；将数据集中的每一张图像，以及，对应预测得到的穿帮Mask、主体Mask共同输入生成网络模型中，生成网络模型输出修复后的图像；利用穿帮Mask、主体Mask将修复后的图像与原图进行融合，得到最终结果图；基于结果图与完美图像X计算第二损失值，基于第二损失值训练所述模型，直至收敛获得优化后的生成网络模型M2；所述生成网络模型为类Transformer网络，该网络包括背景修复模块及颜色调整与融合模块；其中，背景修复模块，其被配置为利用穿帮MASK和主体MASK，推断并生成与周围环境相匹配的背景内容；颜色调整与融合模块，其被配置为调整修复穿帮区域的颜色和光照；利用穿帮Mask、主体Mask将修复后的图像与原图进行融合，采用如下公式进行融合： 式中，表示结果图，表示修正过的掩码，M1表示穿帮Mask，M2表示主体Mask，取值范围在[0，1]，表示修复后的图像D，表示完美图像A。

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