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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于StyleGAN2架构的人脸交换方法及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：CN120219149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510688626.4，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于StyleGAN2架构的人脸交换方法及系统是由李呈斌;屠祥熙;周宗涨;谢满德;翁凌洁设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于StyleGAN2架构的人脸交换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于StyleGAN2架构的人脸交换方法及系统，属于人脸交换技术领域，包括：通过特征空间转换实现源身份与目标属性的解耦，利用独立网络分别提取身份和属性特征，并通过动态平衡机制融合特征以消除伪影；采用未修改的StyleGAN2生成器处理融合特征，结合软掩码技术实现人脸与背景的无缝融合，简化生成流程；基于多级检测机制提升人脸对齐精度，增强复杂场景的适应性。该方法系统性解决了身份属性冲突、伪影生成及场景鲁棒性不足的问题，实现了高效且高保真的人脸交换。

本发明授权一种基于StyleGAN2架构的人脸交换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于StyleGAN2架构的人脸交换方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过人脸检测算法对源图像和目标图像进行人脸检测和对齐； 所述人脸检测和对齐的过程包括： 通过MTCNN算法对源图像和目标图像构建图像金字塔，利用P-Net生成候选面部窗口并校准边界框； 通过R-Net进一步细化候选窗口并拒绝错误候选； 通过O-Net输出最终边界框和面部地标位置；通过预训练的pSp编码器提取源图像和目标图像的人脸信息在W+空间的特征映射，并将所述特征映射通过仿射变换转换到S空间，以实现身份特征与属性特征的解耦； 在S空间中分别提取源图像的身份特征和目标图像的属性特征，并将所述身份特征与属性特征进行融合； 提取所述身份特征和属性特征的过程包括： 将源图像人脸信息在S空间的特征映射输入身份特征提取网络，得到源图像人脸信息在S空间的身份特征映射； 将目标图像人脸信息在S空间的特征映射输入属性特征提取网络，得到目标图像人脸信息在S空间的属性特征映射，身份特征提取网络和属性特征提取网络共享一组具有不同参数的网络结构； 将身份特征映射和属性特征映射进行融合得到融合信息： 其中M为权重参数矩阵，1为全1矩阵，身份特征映射和属性特征映射均为18层，M用来平衡S空间中每一层源图像身份信息和目标图像属性信息的贡献； 所述融合的过程包括： 通过权重矩阵动态平衡S空间中每一层身份特征与属性特征的贡献； 将所述身份特征与属性特征按权重矩阵进行加权求和，生成融合后的S空间特征映射； 将融合后的特征输入StyleGAN2生成器生成人脸交换图像； 将生成的人脸交换图像与目标图像进行平滑融合； 所述平滑融合的过程包括： 通过软掩码Mask将生成的人脸交换图像与目标图像进行逐元素加权融合； 所述软掩码Mask按通道扩展以匹配目标图像的RGB通道； 其中Mask表示每个值在0到1之间的软掩码，其中*表示有广播的逐元素乘法，而1是全1的张量，掩码按通道重复自身三次，以匹配RGB通道，为人脸交换后的图像，为原始的目标图像。

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