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龙图腾网获悉杨晨煜;何婉榕申请的专利一种基于神经网络的智能仿妆系统及仿妆生成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：CN114723974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210226617.X，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于神经网络的智能仿妆系统及仿妆生成方法是由杨晨煜;何婉榕设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的智能仿妆系统及仿妆生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的智能仿妆系统，该仿妆系统包括：面部属性编码器FAEnc，用于提取原图像和参考图像的特征图；妆容转移模块MTM，用于对参考图像的特征图进行处理；应用妆容解码器MADec，用于对所述原图像的特征图和所述妆容转移模块MTM输出的妆容矩阵进行解码处理，从而生成自然逼真的仿妆图像，在保留源人脸的面部细节的同时精准迁移妆容细节，解决了在仿妆生成任务中细节被丢失，只能复制整体妆容风格，不能精确地迁移妆容细节的问题。

本发明授权一种基于神经网络的智能仿妆系统及仿妆生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的智能仿妆系统，其特征在于，所述仿妆系统包括： 面部属性编码器FAEnc，用于提取原图像和参考图像的特征图； 妆容转移模块MTM，用于对参考图像的特征图进行处理； 应用妆容解码器MADec，用于对所述原图像的特征图和所述妆容转移模块MTM输出的妆容矩阵进行解码处理，从而生成仿妆图像； 其中，所述妆容转移模块MTM，包括第一注意力模块和滑窗注意力模块，其中： 第一注意力模块，用于对参考图像的低分辨率特征图进行处理，通过像素交叉注意力的方式将参考图像的低分辨率特征图与源图像人脸对齐，源图像上的每个位置都对应于参考图像上具有最相似特征的区域，所述参考图像的低分辨率特征图根据软像素对应关系进行变形，具体为： 给定一对从源图像和参考图像中提取的特征图，,其中C、H和W是特征图的通道数、高度和宽度，注意力矩阵的计算方法为： 1其中，是可学习参数，X̃,Ỹ为特征图与位置嵌入相拼接；其中，所述位置嵌入采用关键点嵌入法，具体为： 将空间特征引入注意力，给定N个脸部关键点,对于图像上的第i个像素,位置嵌入是由与这些关键点的相对位置计算得出向量，2其中x·和y·分别表示一个点的x坐标和y坐标，随后被归一化为二范数以确保与尺寸无关，并与像素处的视觉特征向量相拼接； 妆容特征由参考特征图Y经过可学习权重的线性投影提炼出来，妆容矩阵与Y保持空间上的对应； 注意力矩阵A被应用于妆容特征，以将其变形并与X的空间分布相对齐，生成变形后的妆容矩阵，如下式所示： 3变形后的妆容矩阵成为应用妆容解码器的输入，然后与源图像的特征图X元素相乘，如下式所示： 4因为变形后的妆容矩阵在空间上对应于源图像,因此在输入应用妆容解码器之前，通过对的操作来实现针对特定区域的、可控浓淡的仿妆生成； 滑窗注意力模块，用于将参考图像的高分辨率特征图与源图像人脸对齐。

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