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龍圖騰網(wǎng)恭喜南昌大學(xué);宜春學(xué)院申請(qǐng)的專利基于擴(kuò)散模型和面部關(guān)鍵點(diǎn)的面部表情遷移方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119784576B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202510279546.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/04；該發(fā)明授權(quán)基于擴(kuò)散模型和面部關(guān)鍵點(diǎn)的面部表情遷移方法及系統(tǒng)是由周崟濤;龐孟;黃偉;肖敏華;李正宇;黃靜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于擴(kuò)散模型和面部關(guān)鍵點(diǎn)的面部表情遷移方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于擴(kuò)散模型和面部關(guān)鍵點(diǎn)的面部表情遷移方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取包括源人臉關(guān)鍵點(diǎn)、目標(biāo)人臉圖像、表情遷移結(jié)果的訓(xùn)練樣本對(duì)；采用SwinTransformer模塊替換原始穩(wěn)定擴(kuò)散模型的文本編碼器，得到改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型；根據(jù)改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型的預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊，拷貝得到副本網(wǎng)絡(luò)塊，在副本網(wǎng)絡(luò)塊加入零卷積層，得到ControlNet架構(gòu)；根據(jù)改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型和ControlNet架構(gòu)搭建表情遷移模型；基于訓(xùn)練樣本對(duì)，使用控制損失函數(shù)和依賴時(shí)間步長的身份保持損失函數(shù)訓(xùn)練表情遷移模型，以生成保留身份特征的表情遷移結(jié)果。該方法能夠?qū)⒃慈四槇D像的面部表情遷移至不同表情的目標(biāo)人臉的同時(shí)保留目標(biāo)人臉的身份信息。

本發(fā)明授權(quán)基于擴(kuò)散模型和面部關(guān)鍵點(diǎn)的面部表情遷移方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于擴(kuò)散模型和面部關(guān)鍵點(diǎn)的面部表情遷移方法，其特征在于，所述方法包括：提取公共面部表情數(shù)據(jù)集中面部表情圖像的面部關(guān)鍵點(diǎn)，構(gòu)建包括源人臉關(guān)鍵點(diǎn)、目標(biāo)人臉圖像、表情遷移結(jié)果的訓(xùn)練樣本對(duì)；采用SwinTransformer模塊替換原始穩(wěn)定擴(kuò)散模型的文本編碼器，設(shè)計(jì)為身份特征編碼器，以得到改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型，具體包括：所述原始穩(wěn)定擴(kuò)散模型包括12個(gè)編碼器模塊、1個(gè)中間塊、12個(gè)解碼器模塊和文本編碼器，每個(gè)模塊均包括多個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)層和VisionTransformer結(jié)構(gòu)，所述解碼器模塊與所述編碼器模塊通過跳躍連接相連，文本編碼器用于將文本提示編碼成嵌入向量以作為原始穩(wěn)定擴(kuò)散模型輸出圖像的控制條件；采用SwinTransformer模塊替換所述文本編碼器以作為身份特征編碼器的骨干網(wǎng)絡(luò)，以及在所述身份特征編碼器中引入窗口自注意力機(jī)制，得到改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型；其中，在所述身份特征編碼器中設(shè)計(jì)W-MSA操作層和SW-MSA操作層；所述W-MSA操作層用于將自注意力的計(jì)算限制在局部窗口內(nèi)，所述SW-MSA操作層用于執(zhí)行基于移動(dòng)窗口的跨窗口注意力計(jì)算；根據(jù)所述改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型的預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊，拷貝得到副本網(wǎng)絡(luò)塊，在所述副本網(wǎng)絡(luò)塊加入零卷積層，設(shè)計(jì)為表情特征編碼器，以得到ControlNet架構(gòu)；根據(jù)所述改進(jìn)后的穩(wěn)定擴(kuò)散模型和所述ControlNet架構(gòu)搭建表情遷移模型；基于所述訓(xùn)練樣本對(duì)，使用控制損失函數(shù)和依賴時(shí)間步長的身份保持損失函數(shù)訓(xùn)練所述表情遷移模型；通過訓(xùn)練后的表情遷移模型生成保留身份特征的表情遷移結(jié)果。

如需購買、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)人南昌大學(xué);宜春學(xué)院，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘區(qū)學(xué)府大道999號(hào)；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)”。