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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于域适应的漫画视频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：CN116228933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310295814.1，技术领域涉及：G06T13/00；该发明授权一种基于域适应的漫画视频生成方法是由梁悦;李宏亮;刘黛瑶;万金鹏;崔建华;王世森;孟凡满;吴庆波;许林峰;潘力立设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域适应的漫画视频生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于域适应的漫画视频生成方法，包括以下步骤：先使用人脸视频数据集对运动驱动网络进行训练；完成预训练的运动驱动网络对于输入的一张给定的源影像和驱动帧，就能根据驱动帧的运动生成并输出给定源影像的目标视频；再使用人脸视频数据集与漫画数据集对跨域网络进行训练；引入域判别器，利用梯度翻转层混淆人脸视频数据集和漫画数据集实现域分类误差的最大化。本发明首先使用人脸视频数据集进行图像动态化任务的训练，再将其使用域适应的方法适应到漫画域，解决了漫画数据集数量少而直接使用其进行训练容易导致的过拟合，泛化能力差等问题，不需要进行逐视频优化，使得生成视频的质量和稳定性得以保证。

本发明授权一种基于域适应的漫画视频生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域适应的漫画视频生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用人脸视频数据集对运动驱动网络进行训练；运动驱动网络包括关键点检测器、密集运动场模块和生成模块；具体包括以下步骤： 1-1对人脸视频数据集进行人脸对齐并统一尺寸； 1-2使用关键点检测器对人脸视频数据集中的源影像和驱动帧分别学习一组关键点的位置和其局部的仿射变换； 1-3密集运动场模块通过关键点的位置和其局部的仿射变换学习每一个像素的运动，并输出掩膜指示图像，该掩膜指示图像用于指示需要通过图像变形得到的部分和可以通过图像修补得到的部分； 1-4生成模块提取源影像的运动特征并结合掩膜指示图像对源影像进行渲染得到目标图像，将所有目标图像整合为目标视频； 步骤2:使用人脸视频数据集与漫画数据集对跨域网络进行训练；跨域网络包括关键点检测器、域判别器、梯度反转层、密集运动场模块和生成模块，梯度反转层设置在关键点检测器和域判别器之间；跨域网络的初始网络参数使用训练完成的运动驱动网络的网络参数，选取比漫画数据集数量多的人脸视频和漫画数据集作为训练数据集；具体包括以下步骤： 2-1对人脸视频数据集和漫画数据集进行人脸对齐并统一尺寸； 2-2人脸视频数据集进入关键点检测器，关键点检测器对人脸视频数据集中的源影像和驱动帧分别学习一组关键点的位置和其局部的仿射变换；关键点检测器输出检测关键点的位置以及其局部的仿射变换分别至密集运动场模块和域判别器；域判别器用于判断关键点检测器生成的结果是否真实； 漫画数据集进入关键点检测器，关键点检测器对漫画数据集中的源影像和驱动帧分别学习一组关键点的位置和其局部的仿射变换；关键点检测器一边将检测关键点的位置以及其局部的仿射变换输出至密集运动场模块，另一边经过梯度反转层送至域判别器； 2-3密集运动场模块通过关键点的位置和其局部的仿射变换学习每一个像素的运动，并输出掩膜指示图像，该掩膜指示图像用于指示需要通过图像变形得到的部分和可以通过图像修补得到的部分； 2-4生成模块提取源影像的运动特征并结合掩膜指示图像对源影像进行渲染得到目标图像，将所有目标图像整合为目标视频； 步骤3:跨域网络训练完成之后，将漫画图像输入至跨域网络，通过训练好的关键点检测器、密集运动场模块和生成模块既能得到生成的漫画视频。

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