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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部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：CN115841418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211411195.X，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法是由黄经州;江净超;周后盘设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法，建立用于从真实人脸面部图像向皮影面部图像转换的生成对抗网络，该生成对抗网络引入局部几何特征约束函数，通过局部几何特征约束函数计算损失生成所需的图像域，在生成对抗网络的训练过程中，通过约束典型面部特征的几何形变，获得满足需求的生成对抗网络模型；将真实人脸面部图像输入该生成对抗网络模型的生成器，生成部分特征与真实人脸面部保持一致的皮影面部图像。该方法弥补了现有转换方案在处理这项任务时由于纹理丢失和几何结构变换导致生成的皮影面部无法体现源图像中面部典型特征的缺点。同时，通过灵活的参数调节，使各主要面部组成部分的转换程度可控。

本发明授权一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于约束生成对抗网络的个性化皮影面部生成方法，其特征在于，建立用于从真实人脸面部图像向皮影面部图像转换的生成对抗网络，该生成对抗网络引入局部几何特征约束函数，通过局部几何特征约束函数计算损失生成所需的图像域，在生成对抗网络的训练过程中，通过约束典型面部特征的几何形变，获得满足需求的生成对抗网络模型；将真实人脸面部图像输入该生成对抗网络模型的生成器，生成部分特征与真实人脸面部保持一致的皮影面部图像； 所述生成对抗网络的损失函数为： 式1中，G代表生成器，D代表鉴别器，即生成的个性化皮影面部，VCD,G为约束的生成对抗网络损失函数，VD,G为原始的生成对抗网络损失函数，为局部几何特征约束函数，λ为权重调节参数，通过调整λ来调整皮影面部图像和真实人脸面部的一致性； 其中： 式2中，x表示真实人脸面部图像域X中的样本，y表示皮影面部图像域Y中的样本； 式3中，x′与当前迭代所用的x对应，为x的边缘图像，损失由x′与对应的的不同对应区域的像素差累积得到，计算方式如式4所示，λ1、λ2、λ3、λ4为比例系数； 其中， 式4中，t表示眼睛、鼻子、嘴巴以及整体轮廓中的任意一个部位，p代表区域中的像素位置。

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