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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利一種基于隱編碼的文本引導肖像神經繪畫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：CN119809919B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510003044.8，技術領域涉及：G06T3/04；該發明授權一種基于隱編碼的文本引導肖像神經繪畫方法是由易冉;殷浩;盛斌設計研發完成，并于2025-01-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于隱編碼的文本引導肖像神經繪畫方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于隱編碼的文本引導肖像神經繪畫方法，方法包括以下步驟：S1、獲取人臉圖像和對應的風格描述文本，計算隱空間編碼，計算全局風格損失和分塊風格損失，得到風格合成模型；S2、將人臉圖像和對應的風格描述文本輸入跨模態多級映射網絡，由跨模態多級映射網絡的三級映射結構分別處理文本特征和圖像隱編碼不同維度信息，對跨模態多級映射網絡進行訓練，得到跨模態多級映射模型；S3、獲取實際圖像和實際風格描述文本，將實際圖像和實際風格描述文本輸入跨模態多級映射模型和風格合成模型，得到實際風格繪畫結果。與現有技術相比，本發明具有提高風格化模型輸出的圖像與風格化描述的匹配程度等優點。

本發明授權一種基于隱編碼的文本引導肖像神經繪畫方法在權利要求書中公布了：1.一種基于隱編碼的文本引導肖像神經繪畫方法，其特征在于，方法包括以下步驟： S1、獲取人臉圖像和對應的風格描述文本，將所述人臉圖像輸入StyleGAN2的風格合成網絡，經過風格合成網絡的編碼器，得到隱空間編碼，隱空間編碼輸入風格合成網絡的各個串聯的子模塊中，每個子模塊的輸入為隱空間編碼、上一層子模塊的輸出以及隨機噪聲，每個子模塊內部的Mod模塊和Demod模塊將子模塊的輸入混合在一起生成該子模塊的輸出，基于最后一個子模塊的輸出和風格描述文本計算全局風格損失、分塊風格損失、內容損失和總變分損失，對風格合成網絡進行訓練，得到風格合成模型； S2、將人臉圖像和對應的風格描述文本輸入跨模態多級映射網絡，分別經過跨模態多級映射網絡的文本編碼器和圖像編碼器，得到升維的文本特征和圖像隱編碼，由跨模態多級映射網絡的三級映射結構分別處理升維的文本特征和圖像隱編碼不同維度信息，并將映射結果級聯后通過一個卷積層，得到殘差后與圖像隱編碼加和后得到優化隱編碼，優化隱編碼輸入風格合成模型，基于風格合成模型的輸出圖像計算分塊增強風格損失、內容損失、風格損失和總變分損失，對跨模態多級映射網絡進行訓練，得到跨模態多級映射模型； S3、獲取實際圖像和實際風格描述文本，將實際圖像和實際風格描述文本輸入跨模態多級映射模型和風格合成模型，得到實際風格繪畫結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區東川路800號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。