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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于自回归生成模型的人脸图像复原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：CN119559096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411776842.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于自回归生成模型的人脸图像复原方法是由姚政见;卢闫晔;胡珈魁设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自回归生成模型的人脸图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自回归生成模型的人脸图像复原方法，属于图像处理技术领域。本发明构建基于掩码自回归生成的人脸图像复原模型，并利用该模型实现高清人脸图像的复原。相比于基于生成对抗网络的人脸图像复原方法，本发明在训练过程中未引入对抗训练，因此不易在复原结果中产生伪影，并且训练过程更加容易；相比于基于扩散模型的人脸图像复原方法，本发明未引入随机噪声，因此不易在复原结果中产生虚假纹理信息，有更好的复原保真度，并且极大提高了图像推理速度。此外，本发明属于基于向量量化的人脸图像复原方法，解决了该方法框架下退化图像到高质量图像编码的准确映射问题，能实现更加鲁棒的图像复原效果。

本发明授权一种基于自回归生成模型的人脸图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自回归生成模型的人脸图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤： A.人脸图像数据收集，通过退化算子的复合模拟真实场景下的退化，为每张清晰图像生成一对一或一对多的退化图像，构建训练数据集； B.基于自回归生成的人脸图像复原模型的构建，实现方法为： B1.构建图像量化器，对步骤A收集到的人脸图像数据进行离散化； B2.构建条件自回归生成模型，具体包括退化图像编码器以及自回归生成模型，退化图像编码器将退化图像转化为退化图像特征并将其作为条件引导自回归生成，自回归生成模型接收两个输入，一个是经过退化图像编码器编码得到的退化图像特征；另一个是经过掩码的清晰图像编码，其中退化图像特征作为条件对自回归生成过程进行引导，对遮盖掉的清晰图像编码进行补全； B3.学习模块设置； B4.超参数设置； C.利用步骤A中获得的训练数据训练步骤B中构建的基于掩码自回归生成的人脸图像复原模型，实现方法为： C1.参数初始化； C2.前向传播及损失函数计算； C3.参数更新； C4.重复C1～C3步骤直至损失函数收敛； D.基于步骤B中自回归生成模型的输出，并通过图像量化器的解码器实现高清人脸图像的复原，实现方法为： D1.自回归生成模型输入的产生； D2.自回归生成，具体为：自回归生成模型首先预测所有编码位置的概率并将其作为每一编码的概率分布；接着，依据每一编码的概率分布从被遮盖的编码中采样出新的编码，最后将生成的新的编码作为输入送入掩码自回归模型中，重复这个过程T步，最终生成高清图像编码； D3.将步骤D2中生成的高清图像编码输入图像量化器的解码器，解码产生复原的图像。

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