浙江大学;浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)张金山获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)申请的专利一种细节优化补偿的面部动作表情迁移方法及装置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：CN118822873B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410870928.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种细节优化补偿的面部动作表情迁移方法及装置是由张金山;田旭泽;尹建伟设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种细节优化补偿的面部动作表情迁移方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细节优化补偿的面部动作表情迁移方法及装置。本发明使用了三维面部重建模型对面部动作表情进行建模编码，实现了面部信息的采集压缩，利用滑动窗口保证了生成视频人物的一致性；使用多次深层信息融合技术获得面部像素流场，对原图进行初次扭曲，解决基于关键点的表情迁移模型对于差异较大人脸泛化能力差、动作表情缺失的问题；利用多层次面部细节编码和优化补偿模型，对图像缺失部分进行针对性修补，解决信息缺失导致的细节缺失、边缘扭曲等问题。
本发明授权一种细节优化补偿的面部动作表情迁移方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种细节优化补偿的面部动作表情迁移方法，其特征在于，该方法包括： S1、获取视频数据集并进行分帧预处理； S2、随机抽取某一视频中的两帧作为该视频的源图像和驱动图像，将源图像和驱动图像中的面部参数进行数量匹配，使用两图像中的面部参数构建最终驱动参数； S3、构建输入为最终驱动参数和源图像的像素流场提取网络模型； S4、构建输入为源图像的细节优化补偿神经网络模型，包括将源图像进行下采样得到原始特征并通过像素流场扭曲特征图，将扭曲后的特征图进行上采样，并在上采样过程中，将每一层下采样得到的原始特征和每一层上采样得到的扭曲特征间进行细节优化补偿； S5、对构建的网络模型进行训练：计算细节优化补偿神经网络模型输出的结果图像和驱动图像的差异，使用梯度下降进行反向传播训练； S6、将待处理视频的第一帧作为源图像，其余帧作为驱动图像，使用训练好的网络模型进行视频生成，得到细节优化补偿后的迁移视频。
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