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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于双重引导扩散模型的人脸超分辨率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：CN119540062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411630875.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于双重引导扩散模型的人脸超分辨率方法及系统是由路小波;王威设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重引导扩散模型的人脸超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重引导扩散模型的人脸超分辨率方法及系统，收集低分辨率非正面和高分辨率正面人脸图像，构建训练数据对；将低分辨率非正面人脸图像初步复原后获取粗略正面人脸图像；将像素空间的人脸图像映射到隐式空间，使扩散模型在隐式空间中计算，预训练无条件扩散模型，将训练结果作为扩散模型的初始化参数，冻结去噪网络的编码器；从粗略正面人脸图像中提取面部先验特征，通过混合交叉注意机制捕捉面部先验特征和去噪特征之间的空间和语义相关性；提取面部身份编码信息，并嵌入去噪网络；初始化高斯噪声图，利用训练好的扩散模型不断迭代去噪，将隐式空间中的去噪结果映射到像素空间，最终重建出高分辨率正面人脸图像。

本发明授权基于双重引导扩散模型的人脸超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双重引导扩散模型的人脸超分辨率方法，其特征在于,至少包括如下步骤： S1：收集不同面部姿态和不同图像分辨率下的人脸图像，构建低分辨率非正面人脸图像和高分辨率正面人脸图像的训练数据对；存在偏移角度的人脸图像为非正面人脸图像； S2：将步骤S1获得的低分辨率非正面人脸图像输入面部预览模块中，捕捉面部姿态变化，获得粗略的正面人脸图像； S3：利用隐空间编码器将像素空间的人脸图像映射到隐式空间，使扩散模型在隐式空间中计算，在人脸数据集上预训练无条件扩散模型，将训练结果作为扩散模型的初始化参数，并冻结去噪网络的编码器； S4：采用面部先验引导模块从粗略的正面人脸图像中提取面部先验特征，利用面部先验特征在不同层级的特征空间上引导去噪网络的学习，通过混合交叉注意机制捕捉面部先验特征和去噪特征之间的空间和语义相关性； S5：利用身份一致性引导模块中的身份编码器提取一致性的面部身份编码特征，并将其嵌入到去噪网络的中间层； S6：初始化高斯噪声图，利用训练好的扩散模型对噪声图不断迭代去噪，获取干净的人脸图像，使用隐空间解码器将隐式空间去噪结果映射到像素空间，最终重建出高分辨率正面人脸图像。

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