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龙图腾网恭喜温州大学申请的专利一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法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：CN114549341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210026270.4，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法是由赵汉理;吕建凯;卢望龙;王敏;姜贤塔;黄辉设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法，包含映射网络、风格网络、生成器网络和鉴别器网络。每次迭代训练，映射网络将随机高斯分布映射到随机风格；风格网络将样例图片的风格进行编码得到样例风格；生成器网络对输入图像进行全局风格提取，然后将随机风格、样例风格以及全局风格嵌入到生成器中的解码器来生成包含样例属性的人脸修复结果。结合生成对抗损失、空间变体感知损失、身份损失、以及属性一致损失计算出损失值并进行反向传播，对映射网络、生成器网络和鉴别器网络的参数进行调整。重复上述步骤，直至训练结束，选择最优网络参数作为生成模型参数；实施本发明，能够实现一种高质量的样例引导的人脸图像多样化修复方法。

本发明授权一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：步骤S1、获取训练集和测试集；其中，训练集用于对模型参数的训练调整，测试集用于对模型进行评估检验；步骤S2、构建网络模型，用于基于样例引导实现人脸图像多样化修复；该网络模型至少包括映射网络、风格网络、生成器网络和鉴别器网络；其中，映射网络用于随机风格编码的生成；风格网络用于将样例图像映射成样例风格编码；映射网络和风格网络的输出信息经混合后输入给生成器网络；生成器网络，用于结合随机风格编码、样例风格编码和全局风格编码对输入图像进行修复得到包含样例属性的人脸修复结果；鉴别器网络，用于生成对抗训练，协助生成器网络学习真实样本的数据分布；对所有网络进行模型初始化；其中，风格网络用预训练模型的参数进行初始化，并且在网络模型训练过程中风格网络的参数不参与更新；步骤S3、在任一次迭代训练过程中，首先生成和训练与图像同样尺寸的二值掩码，然后抹去掩码中对应位置的图像信息，将掩码和图像输入生成器网络中；同时，映射网络随机采样高斯分布，并将高斯分布进行映射成随机风格编码；风格网络将给定样例图像映射成样例风格编码；生成器网络中的编码器会将输入图像进行编码，得到对应的全局风格向量以及多尺度特征图，并将随机风格编码、样例风格编码和全局风格向量嵌入到生成器网络中的解码器中，控制人脸属性的生成；同时，生成器网络的编码器中的多尺度特征会通过跳跃连接和生成器网络的解码器中对应的尺度的特征图进行信息融合；通过上述的计算，生成器网络输出经过修复的人脸图像；步骤S4、结合生成对抗损失Ladv、空间变体感知损失LLPIPS、身份损失Lid、以及属性一致损失Lattri计算出损失值；根据损失值进行反向传播，利用随机梯度下降法对映射网络、生成器网络和鉴别器网络的参数进行更新调整；步骤S5、利用测试集对上述方法构建的网络模型进行评估；若网络模型在测试图像中的修复质量指标为当前最高，则保存模型参数；判断训练是否结束，结束则跳转至步骤S6，否则跳转至步骤S3；步骤S6、得到最优的映射网络、生成器网络以及鉴别器网络模型参数，并将映射网络和生成器网络以及预训练的风格网络用于样例引导的人脸多样修复。

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