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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請的專利一種快速語音驅(qū)動的面部視頻編輯與生成方法、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)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119785270B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為：202510260392.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種快速語音驅(qū)動的面部視頻編輯與生成方法、系統(tǒng)是由黃家偉;趙洲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種快速語音驅(qū)動的面部視頻編輯與生成方法、系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種快速語音驅(qū)動的面部視頻編輯與生成方法、系統(tǒng)，屬于面部生成技術(shù)領(lǐng)域。獲取面部視頻數(shù)據(jù)、面部表情文本描述和視頻語音并提取特征，對視頻特征進(jìn)行隨機(jī)時間段掩碼遮擋后生成加噪視頻特征，訓(xùn)練一個教師整流模型，其能夠生成用于對加噪視頻特征逐漸去噪的逆采樣方向向量；再利用教師整流模型回流訓(xùn)練一個學(xué)生整流模型，利用訓(xùn)練后的學(xué)生整流模型對給定的面部圖像進(jìn)行視頻生成，或者對給定的面部視頻進(jìn)行編輯。學(xué)生整流模型是在時間步為0時的加噪視頻特征與教師整流模型產(chǎn)生的生成特征組成的配對基礎(chǔ)上進(jìn)行回流訓(xùn)練后得到的，提高了學(xué)生模型常微分方程軌跡的直線程度，能夠用低生成步數(shù)快速實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的面部視頻生成與編輯。

本發(fā)明授權(quán)一種快速語音驅(qū)動的面部視頻編輯與生成方法、系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種快速語音驅(qū)動的面部視頻編輯與生成方法，其特征在于，包括：獲取面部視頻數(shù)據(jù)、面部表情文本描述和視頻語音，分別提取視頻特征、文本特征和語音特征作為特征數(shù)據(jù)集；對特征數(shù)據(jù)集中的視頻特征與高斯噪聲進(jìn)行隨機(jī)時間段掩碼遮擋后生成加噪視頻特征，利用加噪視頻特征、文本特征和語音特征訓(xùn)練一個教師整流模型，所述教師整流模型能夠生成用于對加噪視頻特征逐漸去噪的逆采樣方向向量；利用特征數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個學(xué)生整流模型，在每一個訓(xùn)練批次下，執(zhí)行：由教師整流模型生成針對加噪視頻特征的逆采樣方向向量，并基于逆采樣方向向量進(jìn)行常微分方程的逆采樣過程，對加噪視頻特征去噪生成干凈視頻特征；將干凈視頻特征及其對應(yīng)的時間步為0時的加噪視頻特征作為特征樣本對，重新生成基于隨機(jī)時間步的加噪視頻特征；學(xué)生整流模型根據(jù)特征樣本對和重新生成的加噪視頻特征，運(yùn)行整流學(xué)習(xí)目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練后的學(xué)生整流模型對給定的面部圖像進(jìn)行視頻生成，或者對給定的面部視頻進(jìn)行編輯。

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)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號；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)”。