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龍圖騰網(wǎng)恭喜溫州大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114549341B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210026270.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/77；該發(fā)明授權(quán)一種基于樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法是由趙漢理;呂建凱;盧望龍;王敏;姜賢塔;黃輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種基于樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法，包含映射網(wǎng)絡(luò)、風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)、生成器網(wǎng)絡(luò)和鑒別器網(wǎng)絡(luò)。每次迭代訓(xùn)練，映射網(wǎng)絡(luò)將隨機(jī)高斯分布映射到隨機(jī)風(fēng)格；風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)將樣例圖片的風(fēng)格進(jìn)行編碼得到樣例風(fēng)格；生成器網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入圖像進(jìn)行全局風(fēng)格提取，然后將隨機(jī)風(fēng)格、樣例風(fēng)格以及全局風(fēng)格嵌入到生成器中的解碼器來生成包含樣例屬性的人臉修復(fù)結(jié)果。結(jié)合生成對(duì)抗損失、空間變體感知損失、身份損失、以及屬性一致?lián)p失計(jì)算出損失值并進(jìn)行反向傳播，對(duì)映射網(wǎng)絡(luò)、生成器網(wǎng)絡(luò)和鑒別器網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。重復(fù)上述步驟，直至訓(xùn)練結(jié)束，選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)作為生成模型參數(shù)；實(shí)施本發(fā)明，能夠?qū)崿F(xiàn)一種高質(zhì)量的樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法。

本發(fā)明授權(quán)一種基于樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于樣例引導(dǎo)的人臉圖像多樣化修復(fù)方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步驟：步驟S1、獲取訓(xùn)練集和測(cè)試集；其中，訓(xùn)練集用于對(duì)模型參數(shù)的訓(xùn)練調(diào)整，測(cè)試集用于對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估檢驗(yàn)；步驟S2、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，用于基于樣例引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)人臉圖像多樣化修復(fù)；該網(wǎng)絡(luò)模型至少包括映射網(wǎng)絡(luò)、風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)、生成器網(wǎng)絡(luò)和鑒別器網(wǎng)絡(luò)；其中，映射網(wǎng)絡(luò)用于隨機(jī)風(fēng)格編碼的生成；風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)用于將樣例圖像映射成樣例風(fēng)格編碼；映射網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)的輸出信息經(jīng)混合后輸入給生成器網(wǎng)絡(luò)；生成器網(wǎng)絡(luò)，用于結(jié)合隨機(jī)風(fēng)格編碼、樣例風(fēng)格編碼和全局風(fēng)格編碼對(duì)輸入圖像進(jìn)行修復(fù)得到包含樣例屬性的人臉修復(fù)結(jié)果；鑒別器網(wǎng)絡(luò)，用于生成對(duì)抗訓(xùn)練，協(xié)助生成器網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)真實(shí)樣本的數(shù)據(jù)分布；對(duì)所有網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型初始化；其中，風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)用預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)進(jìn)行初始化，并且在網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)不參與更新；步驟S3、在任一次迭代訓(xùn)練過程中，首先生成和訓(xùn)練與圖像同樣尺寸的二值掩碼，然后抹去掩碼中對(duì)應(yīng)位置的圖像信息，將掩碼和圖像輸入生成器網(wǎng)絡(luò)中；同時(shí)，映射網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)采樣高斯分布，并將高斯分布進(jìn)行映射成隨機(jī)風(fēng)格編碼；風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)將給定樣例圖像映射成樣例風(fēng)格編碼；生成器網(wǎng)絡(luò)中的編碼器會(huì)將輸入圖像進(jìn)行編碼，得到對(duì)應(yīng)的全局風(fēng)格向量以及多尺度特征圖，并將隨機(jī)風(fēng)格編碼、樣例風(fēng)格編碼和全局風(fēng)格向量嵌入到生成器網(wǎng)絡(luò)中的解碼器中，控制人臉屬性的生成；同時(shí)，生成器網(wǎng)絡(luò)的編碼器中的多尺度特征會(huì)通過跳躍連接和生成器網(wǎng)絡(luò)的解碼器中對(duì)應(yīng)的尺度的特征圖進(jìn)行信息融合；通過上述的計(jì)算，生成器網(wǎng)絡(luò)輸出經(jīng)過修復(fù)的人臉圖像；步驟S4、結(jié)合生成對(duì)抗損失Ladv、空間變體感知損失LLPIPS、身份損失Lid、以及屬性一致?lián)p失Lattri計(jì)算出損失值；根據(jù)損失值進(jìn)行反向傳播，利用隨機(jī)梯度下降法對(duì)映射網(wǎng)絡(luò)、生成器網(wǎng)絡(luò)和鑒別器網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行更新調(diào)整；步驟S5、利用測(cè)試集對(duì)上述方法構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行評(píng)估；若網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試圖像中的修復(fù)質(zhì)量指標(biāo)為當(dāng)前最高，則保存模型參數(shù)；判斷訓(xùn)練是否結(jié)束，結(jié)束則跳轉(zhuǎn)至步驟S6，否則跳轉(zhuǎn)至步驟S3；步驟S6、得到最優(yōu)的映射網(wǎng)絡(luò)、生成器網(wǎng)絡(luò)以及鑒別器網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，并將映射網(wǎng)絡(luò)和生成器網(wǎng)絡(luò)以及預(yù)訓(xùn)練的風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)用于樣例引導(dǎo)的人臉多樣修復(fù)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人溫州大學(xué)，其通訊地址為：325000 浙江省溫州市甌海區(qū)東方南路38號(hào)溫州市國(guó)家大學(xué)科技園孵化器；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。