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龍圖騰網恭喜北京交通大學申請的專利一種人臉視頻風格遷移方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119762331B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510259447.9，技術領域涉及：G06T3/04；該發明授權一種人臉視頻風格遷移方法及系統是由白巖慧;孫方圓;常初凡;王典;杜舒言;李紅輝設計研發完成，并于2025-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種人臉視頻風格遷移方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種人臉視頻風格遷移方法及系統，屬于計算機視覺技術領域，將獲取的人臉視頻幀圖像輸入構建生的成器網絡模型，將該模型的編碼器輸出的人臉視頻幀圖像的特征序列進行仿射變換，通過變換函數將特征序列融合為目標風格特征；在形變保護層根據人臉掩碼對目標風格特征的面部區域的特征進行約束，獲取當前條件可逆殘差塊生成的風格化人臉幀圖像特征；并將當前條件可逆殘差塊生成的風格化人臉幀圖像特征依次輸入到下一個條件可逆殘差塊中循環執行，通過解碼器解碼獲取多個條件可逆殘差塊融合后的風格化人臉幀圖像。該方法生成的視頻在風格一致性、面部細節保留和時序連貫性方面都有顯著的提升，實現了高質量的人臉視頻風格遷移。

本發明授權一種人臉視頻風格遷移方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種人臉視頻風格遷移方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取人臉視頻幀圖像并將其進行分解，生成人臉掩碼；構建生成器網絡模型；該生成器網絡模型包括編碼器和多個條件可逆殘差塊；在編碼器中引入基于內容驅動的多尺度卷積策略和時空注意力機制，并在各條件可逆殘差塊中分別引入仿射變換層和形變保護層；將獲取的人臉視頻幀圖像輸入編碼器，提取多尺度和時空信息的特征序列；在仿射變換層，對特征序列進行仿射變換，通過變換函數將特征序列融合為目標風格特征；在形變保護層根據人臉掩碼對目標風格特征的面部區域的特征進行約束，將目標風格特征轉換為面部區域和非面部區域，在面部區域保留五官信息的原始特征，在非面部區域通過條件可逆殘差塊中的殘差塊進行風格轉換，并將原始特征與風格轉換的特征進行融合，獲取當前條件可逆殘差塊生成的融合后的風格化人臉幀圖像特征；將當前條件可逆殘差塊生成的融合后的風格化人臉幀圖像特征依次輸入到下一個條件可逆殘差塊中循環執行，通過解碼器解碼獲取多個條件可逆殘差塊綜合風格化后的人臉幀圖像；所述通過變換函數將特征序列融合為目標風格特征，具體包括：將編碼器輸出的融合了多尺度和時空信息的特征序列輸入到多個條件可逆殘差塊中；將輸入的特征x按照通道維度平均分割為兩部分x＝[x1,x2]；在仿射變換層，對輸入的特征x進行仿射變換，通過變換函數將兩部分特征融合為目標風格特征；定義變換函數為：fx2,c＝σWfx2⊙γfc+βfcgy1，c＝σWgy1⊙γgc+βgc；其中，fx2，c和gy1，c分別表示仿射變換的兩個分支，x1和y2分別表示兩組輸入的特征；σ·為激活函數ReLU；Wf和Wg分別為可學習的權重矩陣；⊙表示逐元素相乘，即對特征中的每個通道分別通過縮放參數γfc和γgc進行縮放，隨后將偏移參數βfc或βgc加到對應的通道上；分支f與分支g為互補變換，分支f側重低級紋理注入，分支g偏向高級語義，在殘差連接處將二者相加或拼接，得到綜合后的風格化輸出；使用預訓練的風格編碼器VGG網絡，提取風格圖像的風格條件c；通過提取的風格條件c，計算仿射變換參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區上園村3號北京交通大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。