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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示例的无监督人脸图像翻译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：CN115564856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211245210.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于示例的无监督人脸图像翻译方法是由蒋畅;高飞;徐岗设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于示例的无监督人脸图像翻译方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于示例的无监督人脸图像翻译方法，包括如下步骤：S1、构建数据集；S2、构建两个独立的编码器，所述编码器分别为风格编码网络S和内容编码网络C；S3、所述风格编码网络对示例风格图像v进行编码得到风格特征fsv，所述风格编码网络对内容图像u进行编码得到内容特征fsu，S4、对S3步骤中得到的风格特征fsv和语义特征fch进行密集语义匹配，构建粗略语义图；S5、构建图像解码网络，得到精细的人脸图像翻译结果；S6、进行身份及风格约束生成更精细的人脸生成效果。该方法基于无监督学习将跨域人脸图像翻译任务进行细分成两部分，先构建粗略语义匹配特征，再通过解码网络进行细化。从而实现生成精细的人脸翻译效果。

本发明授权一种基于示例的无监督人脸图像翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于示例的无监督人脸图像翻译方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建数据集，所述数据集内包含示例风格图像和内容图像； S2、采用域内语义对齐和域间语义匹配的策略，构建两个独立的编码器，所述编码器分别为风格编码网络S和内容编码网络C； S3、所述风格编码网络对示例风格图像v进行编码得到风格特征fsv，所述风格编码网络对内容图像u进行编码得到内容特征fsu，其次采用HED算法对内容图像u提取语义图h，所述内容编码网络提取出语义图h的语义特征fch，根据曼哈顿距离L1对语义特征fch和内容特征fsu进行语义对齐约束； S4、对S3步骤中得到的风格特征fsv和语义特征fch进行密集语义匹配，构建粗略语义图； S5、构建图像解码网络，并将粗略语义图作为输入，通过图像解码网络的多次特征融合和风格注入，得到精细的人脸图像翻译结果； 所述图像解码网络的构建方法为： 所述图像解码网络由ResBlock及ResAdaIN相间构成，记ResAdaIN每层解码层的编号为fi；构建一个全连接风格映射网络MLP并将风格特征fsv通过MLP解码得到全局风格特征s′，首先，将粗略语义图warp输入到图像解码网络中，再根据分层注入的方式，将风格特征s′注入到解码层fi中，使生成的风格与示例风格最大化一致性，即得到精细的人脸图像翻译结果x； 所述全连接风格映射网络MLP由3层Linear和2层激活函数ReLU交叉构成； S6、针对精细的人脸图像翻译结果进行身份及风格约束生成更精细的人脸生成效果，进行身份及风格约束。

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