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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于姿态条件约束的人脸超分辨率生成对抗网络及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：CN119359544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411673676.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于姿态条件约束的人脸超分辨率生成对抗网络及生成方法是由路小波;木铭浩设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于姿态条件约束的人脸超分辨率生成对抗网络及生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于姿态条件约束的人脸超分辨率生成对抗网络及生成方法，至少包括侧脸注意力引导模块、注意力融合变换模块、引导变换子网络、上采样子网络和判别网络，建立统一的生成对抗网络实现人脸超分辨率和姿态矫正任务的联合，在进行人脸姿态矫正的同时复原出真实的高分辨率人脸图像。本发明可以同时实现人脸超分辨重建和姿态矫正，从低分辨率侧面人脸图像中复原出真实的高分辨率正面人脸图像。

本发明授权基于姿态条件约束的人脸超分辨率生成对抗网络及生成方法在权利要求书中公布了：1.基于姿态条件约束的人脸超分辨率生成对抗网络，其特征在于，至少包括侧脸注意力引导模块、注意力融合变换模块、引导变换子网络、上采样子网络和判别网络， 所述侧脸注意力引导模块：根据输入低分辨率侧面人脸图像的先验面部特征点生成高斯分布的特征热力图，用于引导生成对抗网络关注重点面部器官； 所述注意力融合变换模块：由通道注意力、空间变换网络和空间注意力顺序组成，嵌入生成对抗网络中，辅助生成对抗网络处理人脸图像；其中， 所述通道注意力：使用全局平均池化，通过Sigmoid得到每个通道的权重图，与原特征相乘得到经过通道注意力之后的特征图，实现特征在通道维度上的自适应校准； 所述空间变换网络：通过预测并应用仿射变换参数，补偿人脸的平面内旋转、平移和尺度变换； 所述空间注意力：使用全局最大池化和全局平均池化，按照通道进行拼接与卷积，再通过Sigmoid激活函数得到空间注意力权重矩阵，权重矩阵与原特征图相乘得到空间注意力特征图； 所述引导变换子网络：采用U-Net结构，由下采样编码器与上采样解码器组成，用于处理低分辨率侧面人脸图像及其面部特征热力图，输出得到正面人脸特征图；所述下采样编码器与上采样解码器每一层之间通过连接层进行跳跃连接； 所述上采样子网络：由反卷积层和注意力融合变换模块组成，最后使用一个卷积层将特征图变换为RGB人脸图像，用于对正面人脸特征图进行上采样，放大图像的同时增强面部关键信息； 所述判别网络：用于输入生成的人脸图像和真实人脸图像，以此与生成对抗网络进行模型对抗训练，监督生成对抗网络的生成性能。

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