模型训练方法、图像处理方法、电子设备及存储介质

本申请实施例提供一种模型训练方法、图像处理方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取原始图像训练集，原始图像训练集包括多张原始图像、以及每个原始图像对应的标签图像，将多张原始图像输入至图像处理模型，得到图像处理模型输出的多张预测图像，预测图像为经过颜色插值和紫边消除后的图像，确定当前迭代次数，根据当前迭代次数，确定每张预测图像与对应的标签图像之间的目标损失值，目标损失值用于指示预测图像与对应的标签图像之间的结构相似度损失或者内容相似度损失，根据多个目标损失值，更新图像处理模型，直至图像处理模型收敛。本申请的方法，提高了图像处理效率。