买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利一种人脸视频风格迁移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：CN119762331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510259447.9，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种人脸视频风格迁移方法及系统是由白岩慧;孙方圆;常初凡;王典;杜舒言;李红辉设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸视频风格迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸视频风格迁移方法及系统，属于计算机视觉技术领域，将获取的人脸视频帧图像输入构建生的成器网络模型，将该模型的编码器输出的人脸视频帧图像的特征序列进行仿射变换，通过变换函数将特征序列融合为目标风格特征；在形变保护层根据人脸掩码对目标风格特征的面部区域的特征进行约束，获取当前条件可逆残差块生成的风格化人脸帧图像特征；并将当前条件可逆残差块生成的风格化人脸帧图像特征依次输入到下一个条件可逆残差块中循环执行，通过解码器解码获取多个条件可逆残差块融合后的风格化人脸帧图像。该方法生成的视频在风格一致性、面部细节保留和时序连贯性方面都有显著的提升，实现了高质量的人脸视频风格迁移。

本发明授权一种人脸视频风格迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人脸视频风格迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：获取人脸视频帧图像并将其进行分解，生成人脸掩码；构建生成器网络模型；该生成器网络模型包括编码器和多个条件可逆残差块；在编码器中引入基于内容驱动的多尺度卷积策略和时空注意力机制，并在各条件可逆残差块中分别引入仿射变换层和形变保护层；将获取的人脸视频帧图像输入编码器，提取多尺度和时空信息的特征序列；在仿射变换层，对特征序列进行仿射变换，通过变换函数将特征序列融合为目标风格特征；在形变保护层根据人脸掩码对目标风格特征的面部区域的特征进行约束，将目标风格特征转换为面部区域和非面部区域，在面部区域保留五官信息的原始特征，在非面部区域通过条件可逆残差块中的残差块进行风格转换，并将原始特征与风格转换的特征进行融合，获取当前条件可逆残差块生成的融合后的风格化人脸帧图像特征；将当前条件可逆残差块生成的融合后的风格化人脸帧图像特征依次输入到下一个条件可逆残差块中循环执行，通过解码器解码获取多个条件可逆残差块综合风格化后的人脸帧图像；所述通过变换函数将特征序列融合为目标风格特征，具体包括：将编码器输出的融合了多尺度和时空信息的特征序列输入到多个条件可逆残差块中；将输入的特征x按照通道维度平均分割为两部分x＝[x1,x2]；在仿射变换层，对输入的特征x进行仿射变换，通过变换函数将两部分特征融合为目标风格特征；定义变换函数为：fx2,c＝σWfx2⊙γfc+βfcgy1，c＝σWgy1⊙γgc+βgc；其中，fx2，c和gy1，c分别表示仿射变换的两个分支，x1和y2分别表示两组输入的特征；σ·为激活函数ReLU；Wf和Wg分别为可学习的权重矩阵；⊙表示逐元素相乘，即对特征中的每个通道分别通过缩放参数γfc和γgc进行缩放，随后将偏移参数βfc或βgc加到对应的通道上；分支f与分支g为互补变换，分支f侧重低级纹理注入，分支g偏向高级语义，在残差连接处将二者相加或拼接，得到综合后的风格化输出；使用预训练的风格编码器VGG网络，提取风格图像的风格条件c；通过提取的风格条件c，计算仿射变换参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京交通大学，其通讯地址为：100044 北京市海淀区上园村3号北京交通大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。