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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于內容感知的深度肖像視頻合成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115578298B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211064320.4，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種基于內容感知的深度肖像視頻合成方法是由楊志景;鄭斯;陳俊彬設計研發完成，并于2022-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于內容感知的深度肖像視頻合成方法在說明書摘要公布了：本發明涉及人臉圖像與視頻合成技術領域，公開了一種基于內容感知的深度肖像視頻合成方法，通過運動估計模塊對肖像區域的運動進行了充分的建模，并通過背景估計模塊來提取目標參考圖片的背景，從而獲得充分的全內容肖像視頻網絡輸入內容，以最大限度地提高肩部和背景等區域的確定性，全內容肖像視頻網絡對肖像條件和背景條件進行細化和融合，并與先前生成的幀合成視頻，全內容肖像視頻網絡只需學習對內容進行細化和融合，而不需要修復缺失的內容，從而確保合成視頻中的確定性和穩定性。

本發明授權一種基于內容感知的深度肖像視頻合成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于內容感知的深度肖像視頻合成方法，其特征在于，包括： S1、獲取原始目標視頻數據集，所述原始目標視頻數據集的每個視頻中的角色都不同于其他視頻； S2、對原始目標視頻數據集進行預處理，將每個視頻的幀分割為訓練集和測試集； S3、構建肖像視頻合成模型，肖像視頻合成模型包括外貌特征捕捉模塊、運動估計模塊、背景估計模塊和全內容肖像視頻網絡，外貌特征捕捉模塊與運動估計模塊連接，運動估計模塊和背景估計模塊分別與全內容肖像視頻網絡相連接；外貌特征捕捉模塊用于從給定肖像圖像中提取外貌相關特征；運動估計模塊用于根據提取的外貌特征預測給定肖像圖像的每個部分的運動，生成肖像條件；背景估計模塊用于捕捉背景信息，生成背景條件；全內容肖像視頻網絡用于將肖像條件和背景條件進行融合細化，并根據先前生成的幀合成視頻； 外貌特征捕捉模塊為編碼器，運動估計模塊包括依次連接的無監督深度學習網絡和解碼器； 運動估計模塊的訓練如下： 獲取給定目標視頻和任意源視頻，訓練時從源視頻中選取一幀作為目標參考圖片，測試時從目標視頻中選取一幀作為驅動視頻幀，而為源視頻的第i幀，i=1,2,..,M； 先使用一個編碼器從目標參考圖片中提取外貌相關特征： 然后利用運動估計模塊的無監督深度學習網絡去計算與驅動視頻幀之間的運動，具體來說，該運動p為驅動視頻幀到目標參考圖片包括臉部、肩部在內的各部分動作的映射，驅動視頻幀肖像的運動由一組關鍵點及其局部仿射變換表示，用一個光流表示關鍵點信息和局部仿射變換的參數信息，這些參數使得關鍵點附近的姿態信息可以通過仿射變換得到；此外，運動估計模塊的無監督深度學習網絡同時估計了一個遮擋圖；遮擋圖用于指示出扭曲后缺失的區域；接著，將估計到的運動作用于中，得到扭曲后的外貌特征： 式中表示扭曲操作，表示哈達瑪積；最后將扭曲后的特征通過解碼器生成一張遷移動作后的圖片: ； S4、利用訓練集對外貌特征捕捉模塊、運動估計模塊、背景估計模塊和全內容肖像視頻網絡分別進行訓練，利用測試集測試肖像視頻合成模型的有效性，得到訓練好的肖像視頻合成模型； S5、獲取待合成的目標參考照片和驅動源視頻，目標參考照片為給定目標演員的肖像，驅動源視頻為源演員的動作視頻；將目標參考照片和驅動源視頻輸入訓練好的目標檢測模型，輸出給定目標演員的驅動視頻，該視頻模仿源演員的動作，同時保留目標演員的身份、外觀和背景變化。

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