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龍圖騰網(wǎng)獲悉南昌大學(xué)申請的專利一種人臉多姿態(tài)生成方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120452046B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510920486.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種人臉多姿態(tài)生成方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由肖敏華;劉漢青;廖浩然;龐孟;黃政;張蓉;師偉海設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種人臉多姿態(tài)生成方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請屬于計算機視覺的圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種人臉多姿態(tài)生成方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法首先獲取源人臉的正面圖像、目標(biāo)姿態(tài)參考圖像和個性化編輯提示詞；然后，利用IP?Adapter模塊提取并注入正面圖像的身份特征至預(yù)設(shè)的擴散模型，同時利用ControlNet模塊根據(jù)目標(biāo)姿態(tài)信息生成并注入姿態(tài)控制條件至該擴散模型；最后，所述擴散模型結(jié)合所述身份特征、所述姿態(tài)控制條件及可選文本提示詞對應(yīng)的文本特征，通過逐步去噪過程生成與目標(biāo)姿態(tài)一致且保持源人臉身份特征的多姿態(tài)人臉圖像。本發(fā)明通過結(jié)合ControlNet的精確姿態(tài)控制能力和IP?Adapter的身份保持與編輯能力，并基于擴散模型的穩(wěn)定生成特性，實現(xiàn)了高質(zhì)量、高可控性的人臉多姿態(tài)生成。

本發(fā)明授權(quán)一種人臉多姿態(tài)生成方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉多姿態(tài)生成方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取源正臉圖像、目標(biāo)姿態(tài)參考圖像和個性化編輯提示詞； S2：從所述目標(biāo)姿態(tài)參考圖像中提取側(cè)臉關(guān)鍵點，所述側(cè)臉關(guān)鍵點用于表征目標(biāo)人臉姿態(tài)； S3：將所述源正臉圖像輸入至一圖像編碼器以提取身份特征，所述身份特征用于在生成的人臉圖像中保持與所述源正臉圖像一致的身份信息； S4：將所述個性化編輯提示詞輸入至一文本編碼器以提取文本特征，所述文本特征用于對生成的人臉圖像進行個性化編輯； S5：將所述側(cè)臉關(guān)鍵點輸入至一ControlNet模塊以生成姿態(tài)控制條件，所述姿態(tài)控制條件用于控制生成的人臉圖像的姿態(tài)； S6：將所述身份特征、所述文本特征及所述姿態(tài)控制條件共同輸入至一預(yù)訓(xùn)練的擴散模型中，通過去噪過程生成一目標(biāo)人臉圖像，所述目標(biāo)人臉圖像具有與所述源正臉圖像一致的身份、與所述側(cè)臉關(guān)鍵點所表征的目標(biāo)人臉姿態(tài)，并融合所述個性化編輯提示詞的編輯效果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南昌大學(xué)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘區(qū)學(xué)府大道999號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。