买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于图像妆容迁移网络的人脸图像妆容迁移方法及系统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：CN115760552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211374753.X，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于图像妆容迁移网络的人脸图像妆容迁移方法及系统是由熊盛武;孙朝阳设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像妆容迁移网络的人脸图像妆容迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像妆容迁移网络的人脸图像妆容迁移方法及系统，首先获取原始人脸图像；然后将获取的原始人脸图像输入图像妆容迁移网络，生成最终的妆容迁移结果；本发明的图像妆容迁移网络，由语义对应子网络和图像上色子网络组成；语义对应子网络，用来学习未化妆图像和化妆图像之间稠密的语义对应关系。上色子网络主要作用是将语义对齐后的妆容特征，渲染到目标图像中，生成最终的妆容迁移结果。本发明将妆容迁移定义为图像上色问题，较好地规避了缺乏成对数据的问题。提出了一种替代注意力机制，在低分辨率下计算像素级的语义对应关系，并利用这种对应关系在高分辨率下进行patch块聚合，在不丢失妆容细节的前提下，大大降低了计算量。

本发明授权基于图像妆容迁移网络的人脸图像妆容迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像妆容迁移网络的人脸图像妆容迁移方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取原始人脸图像； 步骤2：将获取的原始人脸图像输入图像妆容迁移网络，生成最终的妆容迁移结果； 所述图像妆容迁移网络，由语义对应子网络和图像上色子网络组成； 所述语义对应子网络，包括一个特征提取器和替代注意力模块；所述特征提取器，用来提取丰富的空间语义特征用来进行特征匹配；所述替代注意力模块，用于将低分辨率下学习的语义对应关系成功映射到高分辨率特征中； 所述图像上色子网络，包括一个身份编码器，一个颜色蒸馏器和一个解码器；所述身份编码器，用于提取人物身份特征；所述颜色蒸馏器，用于蒸馏出参考图像的妆容特征；所述解码器，用于将未修改的人物身份特征和语义对齐后的妆容特征输入到解码器中生成最终的妆容迁移结果； 所述特征提取器，由3个步长为2的Convolutionblock和一个双线性插值操作组成；所述身份编码器和所述颜色蒸馏器均由2个步长为2的Convolutionblock和2个Residualblock组成；所述解码器由4个Residualblock和2个Convolutionblock成，并通过双线性插值进行上采样操作；所述替代注意力模块，由一个pixelunshuffle操作，一个cross-attention和一个pixelshuffle组成； 所述Convolutionblock由顺序连接的一个ConvolutionLayer层、一个InstantiationNormalizationLayer层和一个ReLUActivationLayer层构成；所述Residualblock由顺序连接的两个Convolutionblock构成，其中移除了最后的ReLUActivationLayer层； 所述图像妆容迁移网络，通过联合训练语义对应子网络和图像上色子网络，获得训练好的图像妆容迁移网络； 所述语义对应子网络的训练过程中采用的损失函数包括局部颜色损失函数： 其中，表示将人脸区域分解为嘴唇，眼部和脸部，表示点对点的乘法，表示直方图统计，表示对应人脸语义信息的解析mask，表示L1范数；分别表示图像x和y对应嘴唇，眼部和脸部区域的二值掩码，由分离和得到，为x和y与之对应的人脸解析；表示训练过程中获得妆容迁移结果； 所述图像上色子网络的训练过程中采用的损失函数包括局部颜色损失函数： 其中，表示将人脸区域分解为嘴唇，眼部和脸部，表示点对点的乘法，表示直方图统计，表示对应人脸语义信息的解析mask，表示L1范数；分别表示图像x和y对应嘴唇，眼部和脸部区域的二值掩码，由分离和得到；表示训练过程中获得妆容迁移结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。