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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利样本图像生成方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114511754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210002021.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权样本图像生成方法、装置、电子设备及存储介质是由方轲;宋丛礼设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本图像生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种样本图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取参考图像和待处理图像，其中，参考图像包括：参考形态主体，待处理图像包括：待处理形态主体，并确定参考形态主体的参考形态属性，再根据参考形态属性，对待处理图像中的待处理形态主体对应的形态属性进行调整，得到与待处理图像对应的样本图像，实现将参考图像中参考形态主体的参考形态属性迁移至待处理图像中，使得生成的样本图像能够充分地表征出参考形态主体的参考形态属性，实现扩充得到包含参考形态属性的样本图像，能够有效地辅助对样本图像进行扩充，从而使得样本图像能够有效地满足实际图像处理场景中个性化的形态属性处理需求。

本发明授权样本图像生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种样本图像生成方法，其特征在于，包括： 获取参考图像和待处理图像，其中，所述参考图像包括：参考形态主体，所述待处理图像包括：待处理形态主体，所述参考形态主体和所述待处理形态主体不相同，所述参考图像的数量为第一数量，所述待处理图像的数量为第二数量，所述第一数量大于所述第二数量； 确定所述参考形态主体的参考形态属性； 其中，所述确定所述参考形态主体的参考形态属性，包括： 确定所述参考图像的形态属性类型； 提取所述参考图像中与所述参考形态主体对应的参考隐变量； 提取所述待处理图像中与所述待处理形态主体对应的待处理隐变量； 对所述第一数量所述参考隐变量和所述第二数量所述待处理隐变量采样，得到多个采样隐变量，其中，所述采样隐变量是所述参考隐变量或者是所述待处理隐变量； 根据所述多个采样隐变量，确定参考形态属性值； 将所述形态属性类型和所述参考形态属性值共同作为所述参考形态属性； 根据所述参考形态属性对所述待处理图像中的所述待处理形态主体对应的形态属性进行调整，以得到与所述待处理图像对应的样本图像； 所述根据所述参考形态属性对所述待处理图像中的所述待处理形态主体对应的形态属性进行调整，以得到与所述待处理图像对应的样本图像，包括： 确定与多个所述参考形态属性分别对应的多个所述采样隐变量； 将所述待处理隐变量输入至二分类模型中，以得到所述二分类模型输出的相应编辑后隐变量，其中，所述二分类模型，由所述多个所述采样隐变量训练得到； 根据所述编辑后隐变量对所述待处理图像中的所述待处理形态主体对应的形态属性进行调整，得到与所述待处理图像对应的所述样本图像。

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