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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生成对抗网络的人脸图像属性编辑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：CN119863539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510068234.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于生成对抗网络的人脸图像属性编辑方法是由刘文博;张聪设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的人脸图像属性编辑方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的人脸图像属性编辑方法，该方法首先获取具有目标属性的目标图像和不具有目标属性的源图像，并利用预训练的生成对抗网络，获取源图像的中性图。其次通过编码器将源图像、源图像的中性图和目标图像映射为多层隐表示。然后从隐表示中提取待编辑隐单元，根据目标属性相互交换源图像隐表示和目标图像隐表示中不同层级的待编辑隐单元，并将最终层级源图像隐表示输入解码器，生成含目标属性的新图像。最后构建人脸图像属性编辑模型包括生成器与判别器，生成器由上述编码器和解码器组成，并进行训练。本发明能够确保生成的图像在局部细节上更接近目标图像，实现精确的属性编辑。

本发明授权一种基于生成对抗网络的人脸图像属性编辑方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的人脸图像属性编辑方法，其特征在于，包括如下步骤： s1：获取具有目标属性的目标图像和不具有目标属性的源图像； s2：利用预训练的生成对抗网络，获取在生成对抗网络中源图像的中性图； s3：通过编码器将源图像、源图像的中性图和目标图像映射为多层隐表示，每层包含表示图像属性的隐单元； s4：从隐表示中提取待编辑隐单元，根据目标属性，相互交换源图像隐表示和目标图像隐表示中不同层级的待编辑隐单元； 所述从隐表示中提取待编辑隐单元具体实现过程如下： 每个所述隐单元包含一组特征通道，被展开为预设维数的向量，每个向量的维数相同； 获取编码器中间层级的源图像隐表示，将中间层级的源图像隐表示与源图像的每层的中性图隐表示分别按照层级对应作差，得到中间层级的差值隐表示，所述差值隐表示中部分隐单元用于指示图像属性变化； 对中间层级每层差值隐表示设置一个阈值，并利用每层的差值隐表示构建基于二值化的损失，将每层差值隐表示中大于每层对应阈值的隐单元作为基准隐单元，将中间层级源图像隐表示和目标图像隐表示中与基准隐单元所处差值隐表示中相对位置相同的隐表示，作为待编辑隐单元； s5：将交换过后的最终层级源图像隐表示输入解码器，利用交换后的中间层隐表示按权重影响解码器生成过程，解码器生成含目标属性的新图像； s6：构建人脸图像属性编辑模型，包括生成器G与判别器D，生成器G由上述编码器和解码器组成，并对人脸图像属性编辑模型进行训练。

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