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龙图腾网恭喜广州紫为云科技有限公司申请的专利唇形驱动脸部生成网络训练方法、生成视频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：CN119205997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411033332.X，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权唇形驱动脸部生成网络训练方法、生成视频方法及装置是由李观喜;覃振波;王刚;徐贤威设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本唇形驱动脸部生成网络训练方法、生成视频方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种唇形驱动脸部生成网络训练方法、生成视频方法及装置，用于解决实时生成真实流畅的单一对象视频问题，包括：获取训练数据集，训练数据集包括完整脸部图像、遮罩脸部图像及音频语义特征；构建唇形驱动脸部生成网络，包括脸部生成器、脸部判别器和连续脸部判别器；将完整脸部图像、遮罩脸部图像及音频语义特征输入脸部生成器和脸部判别器和连续脸部判别器进行单帧训练和多帧训练，得到经训练的脸部生成器、脸部判别器和连续脸部判别器，本发明通过遮罩脸部图像生成脸部图像，具有强大的泛化能力、生成单一对象的视频真实自然流畅，通过对视频的预处理和降低生成器模型大小，减小了生成脸部图像所需的计算量，提高了生成视频的实时性。

本发明授权唇形驱动脸部生成网络训练方法、生成视频方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种唇形驱动脸部生成网络训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括单一对象的完整脸部训练图像、与所述完整脸部训练图像对应的遮罩脸部训练图像以及与所述完整脸部训练图像对应的训练音频语义特征；构建唇形驱动脸部生成网络，所述唇形驱动脸部生成网络包括脸部生成器、脸部判别器和连续脸部判别器；根据所述完整脸部训练图像、所述遮罩脸部训练图像、所述训练音频语义特征对所述脸部生成器和所述脸部判别器进行单帧训练，得到经单帧训练后的脸部生成器和脸部判别器；根据所述完整脸部训练图像、所述遮罩脸部训练图像以及所述训练音频语义特征输入经过单帧训练后的所述脸部生成器、所述连续脸部判别器进行多帧训练，得到经多帧训练后的脸部生成器和连续脸部判别器；所述单帧训练包括：从所述训练数据集中随机采样第一数量的训练样本，将所述第一数量的训练样本中的所有完整脸部训练图像拼合，得到第一训练参考图像特征；从所述训练数据集中随机采样一个训练样本作为第一输入样本，将所述第一输入样本的遮罩脸部训练图像和训练音频语义特征与所述第一训练参考图像特征输入所述脸部生成器，获得第一脸部生成图像；将所述第一脸部生成图像和所述第一输入样本的完整脸部训练图像分别输入所述脸部判别器，分别得到所述第一脸部生成图像和所述第一输入样本的完整脸部训练图像为真实脸部图像的第一概率值和第二概率值，根据输出的第一概率值和第二概率值计算所述脸部判别器对第一脸部生成图像与所述第一输入样本的完整脸部训练图像产生的第一判别对抗损失，通过所述第一判别对抗损失对所述脸部判别器的参数进行更新，得到更新后的脸部判别器；将更新后的所述脸部判别器对所述第一脸部生成图像进行预测得到预测结果，根据预测结果计算第一生成对抗损失；将所述第一输入样本的完整脸部训练图像和所述第一脸部生成图像分别输入预训练的感知网络，分别得到第一感知特征和第二感知特征；根据所述第一感知特征和所述第二感知特征获取第一感知损失；根据第一感知损失和第一生成对抗损失对所述脸部生成器的参数进行更新，得到单帧训练更新后的脸部生成器；所述根据预测结果计算第一生成对抗损失，具体采用下式计算所述第一生成对抗损失： 其中，为第一生成对抗损失，为更新后的所述脸部判别器对第张第一脸部生成图像进行预测得到的预测结果为真实脸部图像的概率值，函数为均方误差函数，表示输入所述脸部判别器的第张第一脸部生成图像，表示输入所述脸部判别器的第一脸部生成图像的数量。

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