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龙图腾网获悉杭州筋斗云文化服务有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的人像摄影图像仿色方法和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：CN120495074B 。

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：202510999900.X，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于深度神经网络的人像摄影图像仿色方法和系统是由俞哲;郑进设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的人像摄影图像仿色方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度神经网络的人像摄影图像仿色方法和系统，基于特征交叉注意力网络进行原始图像和参考图像的特征交叉注意力编码，对于具备高分辨率的人像摄影图像，能够高效的实现特征编码；同时，利用语义分割图辅助解决细粒度元素风格映射问题，使模型能更好处理人像肤色、服装等细粒度语义元素，结合交叉注意力网络，对齐原始图像和参考图像语义层面的特征之后，将原始图像、全局信息特征提取网络输出的全局信息特征和风格特征交叉注意力网络输出的语义交叉信息特征融合，输出风格化图像。可以在色温、色调、曝光、对比度等总体图像因素，以及各个细粒度寓意元素层面，与参考图像均保持一致，进而实现高效率和高质量的人像风格化处理。

本发明授权一种基于深度神经网络的人像摄影图像仿色方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的人像摄影图像仿色模型训练方法，其特征在于，所述方法中任意一轮训练步骤包括： 接收人像元素视觉效果凸显、存在具象语义对应关系且高分辨率的人像摄影图像，并基于所述人像摄影图像构建风格化训练集，其中，所述风格化训练集包括：原始图像、参考图像和与所述原始图像对应的人工风格化图像，以及所述原始图像和所述参考图像的语义分割图，其中，参考图像用于提供对原始图像进行风格化处理的参考信息，所述人工风格化图像为依据参考图像对原始图像风格化处理的结果； 提取所述风格化训练集的图像特征和全局特征，其中，通过图像特征编码网络，基于所述原始图像与其对应的语义分割图的拼接结果，或所述参考图像与其对应的语义分割图的拼接结果，进行编码得到所述图像特征； 通过基于Transformer网络构建的特征交叉注意力网络，基于所述原始图像的图像特征和参考图像的图像特征，进行自注意力编码和交叉注意力编码，得到对齐细粒度图像语义层面风格交叉特征，包括：对所述原始图像的图像特征进行自注意编码，得到自注意力编码结果； 将所述自注意力编码结果与所述参考图像的图像特征输入交叉注意力模块，进行交叉注意力编码，输出所述风格交叉特征；其中，自注意力编码过程包括如下步骤： 接收图像特征编码网络输出的原始图像特征，把原始图像特征分别通过不同的矩阵进行线性变换，从不同角度捕捉特征之间的关系，得到对原始特征从不同视角的重新表达的查询向量、键向量和值向量； 计算查询向量和键向量之间的相似度，得到注意力分数，使用Softmax函数对所述注意力分数处理，得到体现每个位置相对于其他位置的重要性归一化后的注意力权重； 将归一化后的注意力权重和值向量进行加权求和，得到综合考虑原始图像与参考图像各个位置之间的关联的所述自注意力编码结果；其中，所述交叉注意力编码将经过自注意力编码的原图特征当作查询向量，风格参考图经图像特征网络编码后的特征分别作为键向量和值向量; 通过基于Unet结构构建的风格映射网络，基于所述原始图像、所述原始图像和参考图像的全局特征，以及所述风格交叉特征，将参考图像风格投射到原始图像上，输出所述人像摄影图像对应的风格化图像，具体包括： 对所述原始图像进行不同层次的编解码，得到原始图像特征表示； 将所述全局特征和所述风格交叉特征融合，并将融合的结果与所述原始图像特征表示整合，得到所述风格化图像。

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