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龙图腾网获悉北京高德云信科技有限公司申请的专利兴趣点图像生成方法、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：CN117237606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311197245.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权兴趣点图像生成方法、装置、电子设备及存储介质是由郭宁;孙奇;蔡文静;王浩;李昕设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本兴趣点图像生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种兴趣点图像生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标兴趣点的图像描述信息，所述图像描述信息包括图像描述文本；将所述图像描述信息输入预先训练好的静态图像生成联合模型，执行所述预先训练好的静态图像生成联合模型生成所述目标兴趣点的静态图像，其中，所述静态图像生成联合模型包括第一大规模语言模型和文生图模型，所述第一大规模语言模型用于根据所述图像描述信息生成文本向量，所述文生图模型用于根据所述文本向量生成所述目标兴趣点的静态图像。该技术方案可以快速生成高质量的兴趣点图像。

本发明授权兴趣点图像生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种兴趣点图像生成方法，包括： 获取目标兴趣点的图像描述信息，所述图像描述信息包括图像描述文本和用于描述所述目标兴趣点的低质量图像； 将所述图像描述信息输入预先训练好的静态图像生成联合模型，执行所述预先训练好的静态图像生成联合模型生成所述目标兴趣点的静态图像，其中，所述静态图像生成联合模型包括第一大规模语言模型和文生图模型，所述第一大规模语言模型用于根据所述图像描述信息生成文本向量，所述文生图模型用于根据所述文本向量生成所述目标兴趣点的静态图像，所述第一大规模语言模型对应有多个提示语模板； 其中，执行所述预先训练好的静态图像生成联合模型生成所述目标兴趣点的静态图像包括： 基于所述多个提示语模板，多次执行所述预先训练好的静态图像生成联合模型，生成所述目标兴趣点的多张不同的静态图像； 针对每张静态图像，确定所述静态图像对应的提示语，所述提示语为所述第一大规模语言模型根据所述图像描述信息和所述提示语模板生成； 将所述静态图像输入所述第一大规模语言模型，得到所述第一大规模语言模型输出的静态图像文本； 计算所述静态图像的静态图像文本和所述静态图像对应的提示语的第一相似度； 将所述低质量图像输入所述第一大规模语言模型，得到所述第一大规模语言模型输出的低质量图像文本； 计算所述静态图像的静态图像文本和所述低质量图像文本之间的第二相似度； 根据所述第一相似度和所述第二相似度确定所述静态图像的质量分； 根据所述多张不同的静态图像的质量分，从所述多张不同的静态图像中选取至少一张目标静态图像。

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