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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京開普云信息科技有限公司申請的專利可控的特定人物人像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備獲國家發(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：CN118447110B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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：202410422573.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)可控的特定人物人像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備是由嚴(yán)妍;陳峰;楊春宇;楊振亮;汪敏設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-04-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本可控的特定人物人像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種可控的特定人物人像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備，屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。獲取衣飾圖像、身姿圖像、文本描述詞和隨機(jī)噪聲；利用IPAdapter模型、Stable?DiffusionXL模型和Lora模型對衣飾圖像和隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第一特征向量；利用ControlNet模型、Stable?DiffusionXL模型和Lora模型對身姿圖像、文本描述詞和隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第二特征向量；利用Stable?DiffusionXL模型和Lora模型對兩個特征向量進(jìn)行處理，得到具有特定衣飾和特定身姿的特定人物圖像。本申請能控制人物的身姿、衣飾，具有高還原度、可控性好和易操作的效果。

本發(fā)明授權(quán)可控的特定人物人像生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種可控的特定人物人像生成方法，其特征在于，所述方法包括：獲取衣飾圖像、身姿圖像、文本描述詞和隨機(jī)噪聲，所述衣飾圖像用于限定特定人物的衣飾，所述身姿圖像用于限定特定人物的身體姿態(tài)，所述文本描述詞用于限定人像樣式；利用預(yù)先訓(xùn)練好的IPAdapter模型、Stable-DiffusionXL模型和Lora模型對所述衣飾圖像和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第一特征向量，所述Lora模型是針對所述特定人物訓(xùn)練得到的模型，所述第一特征向量用于表示具有特定衣飾的特定人物；利用預(yù)先訓(xùn)練好的ControlNet模型、所述Stable-DiffusionXL模型和所述Lora模型對所述身姿圖像、所述文本描述詞和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第二特征向量，所述第二特征向量用于表示具有特定身姿的特定人物；利用所述Stable-DiffusionXL模型和所述Lora模型對所述第一特征向量和所述第二特征向量進(jìn)行處理，得到具有所述特定衣飾和所述特定身姿的特定人物圖像；所述利用預(yù)先訓(xùn)練好的IPAdapter模型、Stable-DiffusionXL模型和Lora模型對所述衣飾圖像和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第一特征向量，包括：利用所述IPAdapter模型對所述衣飾圖像進(jìn)行處理，得到第一中間特征；利用所述Stable-DiffusionXL模型和所述Lora模型對所述第一中間特征和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第一特征向量；所述利用預(yù)先訓(xùn)練好的ControlNet模型、所述Stable-DiffusionXL模型和所述Lora模型對所述身姿圖像、所述文本描述詞和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第二特征向量，包括：利用所述ControlNet模型對所述身姿圖像、所述文本描述詞和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第二中間特征；利用所述Stable-DiffusionXL模型和所述Lora模型對所述第二中間特征、所述文本描述詞和所述隨機(jī)噪聲進(jìn)行處理，得到第二特征向量。

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