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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利脸部图像复原模型的训练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：CN119784634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510273701.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权脸部图像复原模型的训练方法是由万志伟;刘旭;傅斌设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本脸部图像复原模型的训练方法在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种脸部图像复原模型的训练方法。所述训练方法包括：获取训练样本和与训练样本对应的脸部关键点样本图像；将脸部样本图像和脸部关键点样本图像输入初始脸部图像复原模型，以触发生成网络基于第一特征提取网络所约束的脸部样本图像的脸部身份特征和第二特征提取网络所约束的脸部关键点样本图像的脸部关键点特征，预测与脸部样本图像对应的复原样本图像；基于复原样本图像和复原参考图像，对初始脸部图像复原模型进行训练，得到目标脸部图像复原模型，目标脸部图像复原模型用于对待复原脸部图像进行脸部图像复原。通过本申请可实现高质量的脸部图像复原。

本发明授权脸部图像复原模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种脸部图像复原模型的训练方法，其特征在于，初始脸部图像复原模型包括：第一特征提取网络，分别与所述第一特征提取网络连接的第二特征提取网络以及生成网络，所述训练方法包括： 获取训练样本和与所述训练样本对应的脸部关键点样本图像，所述训练样本包括脸部样本图像及与所述脸部样本图像对应的复原参考图像，所述复原参考图像的图像质量高于所述脸部样本图像； 将所述脸部样本图像和所述脸部关键点样本图像输入所述初始脸部图像复原模型，以触发所述生成网络基于所述第一特征提取网络所约束的所述脸部样本图像的脸部身份特征和所述第二特征提取网络所约束的所述脸部关键点样本图像的脸部关键点特征，预测与所述脸部样本图像对应的复原样本图像； 基于所述复原样本图像和所述复原参考图像，对所述初始脸部图像复原模型进行训练，得到目标脸部图像复原模型，所述目标脸部图像复原模型用于对待复原脸部图像进行脸部图像复原； 所述生成网络中风格卷积网络的卷积层对应有潜在编码，所述潜在编码用于调整所述风格卷积网络的卷积层的权重，所述基于所述复原样本图像和所述复原参考图像，对所述初始脸部图像复原模型进行训练，得到目标脸部图像复原模型，包括： 基于所述复原样本图像和所述复原参考图像，对所述第一特征提取网络、所述第二特征提取网络以及所述潜在编码进行训练，得到训练后的第一特征提取网络、训练后的第二特征提取网络和训练后的潜在编码； 在得到训练后的潜在编码之后，还包括： 将随机噪声和所述训练后的潜在编码部署在所述风格卷积网络中； 通过部署之前所述风格卷积网络的输入和输出关系，以及部署之后所述风格卷积网络的输入和输出关系表示所述随机噪声和所述训练后的潜在编码的部署过程； 部署之前所述风格卷积网络的输入和输出关系表示如下： 部署之后所述风格卷积网络的输入和输出关系表示如下： 其中，表示卷积，表示相乘，表示所述风格卷积网络的输出，表示所述风格卷积网络的输入，表示训练后的潜在编码，表示所述风格卷积网络的卷积层的权重，表示使用所述训练后的潜在编码对进行调整后得到的调整后的权重，和分别表示部署之前所述风格卷积网络的FC层的权重和偏置，表示LeakyReLu激活函数，表示所述风格卷积网络的upsample层，表示随机噪声，表示上采样的倍数，为大于1的整数。

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