一种基于样本数据和深度学习的图像中知识产权元素合成系统及方法

本发明公开了一种基于样本数据和深度学习的图像中知识产权元素合成系统及方法，首先，针对采集到的原始IP图片、背景图库进行人工标注，然后，经过监督式微调SFT训练后自动批量生成含有IP元素的多变体，再将IP元素的多变体与背景图片融合并进行增强，最后，训练并部署IP元素检测模型，通过API接口提供检测模型的业务调用功能。系统采用模块化设计，从IP样本采集、变体生成、数据合成、标注、数据整合到模型训练和服务部署，流程高度自动化，训练数据不仅覆盖多种IP变体，还通过背景多样化和数据增强手段，使模型学习到IP元素在不同场景、光照、遮挡、变形下的表现形式，训练后的模型通过API接口对外服务，支持高并发、批量处理，可集成进内容平台、图像审核系统、品牌保护系统。