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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于扩散模型的高效人脸风格迁移方法、装置及设备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：CN119762329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411477949.0，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于扩散模型的高效人脸风格迁移方法、装置及设备是由魏坤;张博涵;杨旭;邓成设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的高效人脸风格迁移方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于扩散模型的高效人脸风格迁移方法、装置及设备。其中，方法包括：获取待风格化人脸图像以及目标风格图像；将待风格化人脸图像以及目标风格图像输入预训练风格模型，进行人脸风格化处理，获得最终人脸风格图像；预训练风格模型基于第一基本风格转移模型、第二基本风格转移模型、扩散模型以及文本提示模型，采用交叉注意力机制构建得到；第一基本风格转移模型用于获取目标风格图像的风格特征信息；第二基本风格转移模型用于获取待风格化人脸图像和目标风格图像的面部融合信息。通过采用预训练模型，提高了处理效率；由于将风格转移模型、扩散模型以及文本提示模型结合进行处理，提高了最终人脸风格图像的真实感和自然度。

本发明授权基于扩散模型的高效人脸风格迁移方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的高效人脸风格迁移方法，其特征在于，包括： 获取待风格化人脸图像以及目标风格图像； 将所述待风格化人脸图像以及所述目标风格图像输入预训练风格模型，进行人脸风格化处理，获得最终人脸风格图像；所述预训练风格模型基于第一基本风格转移模型、第二基本风格转移模型、扩散模型以及文本提示模型，采用交叉注意力机制构建得到；所述第一基本风格转移模型用于获取所述目标风格图像的风格特征信息；所述第二基本风格转移模型用于获取所述待风格化人脸图像和所述目标风格图像的面部融合信息；所述第一基本风格转移模型和所述第二基本风格转移模型均采用ControlNet网络架构，所述第一基本风格转移模型中设置有CLIP图像编码器；所述第二基本风格转移模型中设置有InsightFace编码器； 所述将所述待风格化人脸图像以及所述目标风格图像输入预训练风格模型，进行人脸风格化处理，获得最终人脸风格图像，包括： 将所述目标风格图像输入所述第一基本风格转移模型进行风格信息提取，获得所述风格特征信息； 对所述待风格化人脸图像进行噪声化处理得到噪声图像； 将所述待风格化人脸图像和所述目标风格图像输入所述第二基本风格转移模型进行面部风格融合处理，得到所述面部融合信息； 基于所述文本提示模型分别获取待风格化人脸图像和目标风格图像的文本信息，对应得到人脸文本信息和风格文本信息；对人脸文本信息和风格文本信息进行编码处理，对应得到人脸编码信息和风格编码信息；将人脸编码信息和风格编码信息共同作为文本编码信息； 按照所述第一基本风格转移模型和所述第二基本风格转移模型的对应层，采用交叉注意力机制，对所述风格特征信息和所述面部融合信息依据预设融合比例进行融合处理，得到网络融合信息； 将所述噪声图像、所述文本编码信息和所述网络融合信息输入所述扩散模型，并基于交叉注意力机制进行融合去噪处理，得到所述最终人脸风格图像。

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