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龙图腾网恭喜京东方科技集团股份有限公司申请的专利人脸重建模型的训练方法及装置、人脸重建方法及装置、电子设备和可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114981835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080002537.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权人脸重建模型的训练方法及装置、人脸重建方法及装置、电子设备和可读存储介质是由卢运华;张丽杰;陈冠男;刘瀚文设计研发完成，并于2020-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸重建模型的训练方法及装置、人脸重建方法及装置、电子设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：一种人脸重建模型的训练方法及装置、人脸重建方法及装置、电子设备和可读存储介质。人脸重建模型的训练方法包括获取训练数据101；将所述第一人脸图像输入第一网络模型，获得第二人脸图像102；将所述目标人脸图像和所述第二人脸图像输入第二网络模型，获得判别结果103；获取所述第一网络模型对应的第一损失函数，并根据所述第一损失函数调节所述第一网络模型的参数104；获取所述第二网络模型对应的第二损失函数，并根据所述第二损失函数调节所述第二网络模型的参数105；交替进行上述步骤，以对所述第一网络模型和所述第二网络模型轮流进行模型训练106；将训练完成的第一网络模型作为人脸重建模型107。该方案能够提高对于人脸重建的准确度和清晰度。

本发明授权人脸重建模型的训练方法及装置、人脸重建方法及装置、电子设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸重建模型的训练方法，包括以下步骤：获取训练数据，所述训练数据包括目标人脸图像和与所述目标人脸图像对应的第一人脸图像，所述第一人脸图像的清晰度小于所述目标人脸图像的清晰度；将所述第一人脸图像输入第一网络模型，获得第二人脸图像，其中，所述第一网络模型是以人脸图像为输入，以对于输入的人脸图像的重建图像为输出的生成网络模型；将所述目标人脸图像和所述第二人脸图像输入第二网络模型，获得判别结果，其中，所述第二网络模型是以人脸图像为输入，以对于输入的人脸图像的真实性的判别结果为输出的判别网络模型，所述判别结果包括输入的人脸图像的整体的真实性和局部特征的真实性的判别结果；获取所述第一网络模型对应的第一损失函数，并根据所述第一损失函数调节所述第一网络模型的参数；获取所述第二网络模型对应的第二损失函数，并根据所述第二损失函数调节所述第二网络模型的参数；交替进行上述步骤，以对所述第一网络模型和所述第二网络模型轮流进行模型训练；将训练完成的第一网络模型作为人脸重建模型，其中，在训练完成的情况下，所述第一损失函数和所述第二损失函数的值均达到相应的目标阈值；所述第一损失函数包含第一子损失和第二子损失；所述获取所述第一网络模型对应的第一损失函数，包括：获取所述目标人脸图像对应的第一人脸部位图和第二人脸部位图；解析所述第二人脸图像，获得所述第二人脸图像对应的第三人脸部位图和第四人脸部位图，其中，所述第一人脸部位图和所述第二人脸部位图对应同一人脸图像的不同区域，所述第一人脸部位图和所述第三人脸部位图对应不同人脸图像的同一区域，所述第二人脸部位图和所述第四人脸部位图对应不同人脸图像的同一区域；根据所述第一人脸部位图和所述第三人脸部位图之间的差异，得到所述第一子损失，所述第一子损失与人脸图像中的器官图对应；根据所述第二人脸部位图和所述第四人脸部位图之间的差异，得到所述第二子损失，所述第二子损失与人脸图像中的皮肤图对应；所述第二损失函数包含第一判别对抗损失，第二网络模型包含全局判别子网络；所述获取所述第二网络模型对应的第二损失函数，包括：将所述第二人脸图像标记为假，将所述目标人脸图像标记为真，将所述第二人脸图像和所述目标人脸图像分别输入所述全局判别子网络，分别得到第一判别结果和第二判别结果；根据所述第一判别结果和所述第二判别结果得到所述第一判别对抗损失；和或，所述第二损失函数包含第二判别对抗损失和第三判别对抗损失，所述第二网络模型还包括眼部判别子网络和嘴部判别子网络；所述获取所述第二网络模型对应的第二损失函数，包括：根据所述第二人脸图像得到对应的第一眼部图像和第一嘴部图像；根据所述目标人脸图像得到对应的第二眼部图像和第二嘴部图像；将所述第一眼部图像和所述第一嘴部图像标记为假，将所述第二眼部图像和第二嘴部图像标记为真，将所述第一眼部图像和所述第二眼部图像分别输入到所述眼部判别子网络分别输出第三判别结果和第四判别结果；所述第一嘴部图像和第二嘴部图像分别输入到所述嘴部判别子网络分别输出第五判别结果和第六判别结果；根据所述第三判别结果和所述第四判别结果得到第二判别对抗损失；根据所述第五判别结果和所述第六判别结果得到第三判别对抗损失。

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