[发明专利]一种基于内容特征和风格特征的人脸图像生成方法有效
| 申请号： | 202110286615.5 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN112861805B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 杨猛;叶林彬;刘俊峰 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/25;G06V10/80;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于内容特征和风格特征的人脸图像生成方法，包括以下步骤：S1：获取人脸图像数据集，并构建双路径生成式对抗网络模型；S2：从原始域人脸图像中提取原始域的内容特征和风格特征，从目标域人脸图像中提取目标域的内容特征和风格特征；S3：通过对内容特征和风格特征进行监督学习建立特征关联损失函数；S4：根据特征关联损失函数建立双路径生成式对抗网络模型的价值函数；S5：通过对抗学习得到价值函数的全局最优解，从而得到优化好的双路径生成式对抗网络模型进行人脸图像生成。本发明提供一种基于内容特征和风格特征的人脸图像生成方法，解决了现有的人脸图像生成技术无法保证生成的人脸图像保持输入人脸图像的身份的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 内容 特征 风格 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
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