吉林大学查志远获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于跨模态对齐的文本与人脸协同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：CN120655787B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511149392.2，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于跨模态对齐的文本与人脸协同修复方法是由查志远;温馨;王世刚;赵岩;范子沛;燕刚;朱策设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于跨模态对齐的文本与人脸协同修复方法在说明书摘要公布了：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于跨模态对齐的文本与人脸协同修复方法，包括以下步骤：构建文本‑人脸多模态数据集；基于跨模态网络架构，实现文本‑人脸多模态数据集中的图像超分辨率以及文本和图像对齐；训练跨模态网络，设计优化混合损失函数；推理生成高质量图像。本发明通过构建文本语义与图像特征的深度融合框架，显著提升了修复后人脸图像的身份特征保留能力，从而为人脸识别率的提升奠定了关键基础。
本发明授权一种基于跨模态对齐的文本与人脸协同修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态对齐的文本与人脸协同修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建文本-人脸多模态数据集； 基于跨模态网络架构，实现文本-人脸多模态数据集中的图像超分辨率以及文本和图像对齐； 训练跨模态网络，设计优化混合损失函数； 推理生成高质量图像； 其中，所述基于跨模态网络架构，实现文本-人脸多模态数据集中的图像超分辨率以及文本和图像对齐的步骤，具体包括： 利用HQ编码器与LQ编码器对图像进行特征提取并压缩； 利用Transformer模块预测低质量图像对应的代码本索引序列； 利用HQ解码器基于压缩的量化特征重建高质量图像； 利用图像编码器提取输入ID图像的语义嵌入； 利用文本编码器提取文本提示的多粒度语义嵌入； 将多个输入的ID图像的嵌入与文本中的类别词特征融合，生成融合后的嵌入向量，沿长度维度串联，形成堆叠ID嵌入； 基于扩散模型，将堆叠ID嵌入替换文本嵌入中的类别词位置，生成更新后的文本嵌入，通过交叉注意力机制，查询向量与更新后的文本嵌入交互，使模型自适应融合ID信息，生成的图像既保留ID信息又符合文本描述。
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