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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于空间自适应注意力的人脸素描图像生成方法与系统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：CN120259140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510745318.0，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于空间自适应注意力的人脸素描图像生成方法与系统是由钟凯晨;万伟国;罗远胜;鲍王涛;龙腾设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间自适应注意力的人脸素描图像生成方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于空间自适应注意力的人脸素描图像生成方法与系统，该方法包括：通过人脸照片图像和人脸素描图像得到内容特征以及风格特征；将内容特征和风格特征分别输入内容分支以及风格分支，分别得到深度内容特征和深度风格特征；利用空间注意力机制对深度内容特征和深度风格特征进行自适应加权融合，得到自适应加权特征；利用自适应加权特征得到重建的人脸素描图像；利用重建的人脸素描图像对模型进行优化，得到优化后的模型；利用优化后的模型得到人脸素描画图像。本发明通过在多尺度语义层面自适应聚合行向量与列向量信息，不仅保留面部关键细节如五官轮廓、发丝纹理，还增强了生成图像的全局结构一致性。

本发明授权基于空间自适应注意力的人脸素描图像生成方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间自适应注意力的人脸素描图像生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、将人脸照片图像和人脸素描图像输入至人脸素描图像生成网络后，均依次经过裁剪分块以及卷积处理，分别得到初始内容特征和初始风格特征，将初始内容特征和初始风格特征与对应的可学习位置嵌入进行拼接，得到内容特征和风格特征； 步骤2、对内容特征采用级联最大池化操作以及大核卷积提取操作，以得到大核卷积处理后输出的内容特征； 对风格特征采用多级平均池化策略以及小核卷积提取操作，以得到小核卷积处理后输出的风格特征； 对大核卷积处理后输出的内容特征和小核卷积处理后输出的风格特征进行空间归一化处理，得到注意力权重； 利用注意力权重，通过双线性插值将注意力图与原始特征图进行空间对齐，并得到空间对齐后的注意力权重； 利用空间对齐后的注意力权重，以加权的方式对输出的内容特征和输出的风格特征进行动态校准，以得到深度特征； 步骤3、利用空间注意力机制对深度内容特征和深度风格特征进行自适应加权融合，得到自适应加权特征，同时，单独对深度风格特征进行线性投影操作，得到对齐后的风格特征； 利用自适应加权特征和对齐后的风格特征，通过行列维度的门控交互机制处理，得到融合特征； 步骤4、将融合特征通过连续上采样解码处理，以得到重建的人脸素描图像； 步骤5、利用重建的人脸素描图像、人脸照片图像和人脸素描图像构建损失函数； 结合损失函数对人脸素描图像生成网络进行优化，得到训练后的人脸素描图像生成网络； 将人脸照片图像和人脸素描图像输入到训练后的人脸素描图像生成网络，生成得到人脸素描画图像。

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