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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种人脸图像生成方法、系统、装置和存储介质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：CN119832614B 。

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：202411933191.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸图像生成方法、系统、装置和存储介质是由徐树振;相文龙;毕远伟;吕翠翠;刘兆伟;马朝青;王红臣;王楷瑞;李静敏设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸图像生成方法、系统、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像生成技术领域，具体为一种人脸图像生成方法、系统、装置、介质；为解决现有技术中人脸生成质量低的技术问题，本发明通过分别训练，能够获取关键信息，减少数据冗余的含有编码器和解码器的图像感知模型，和能够在噪声环境下准确地提取和恢复人脸图像语义特征的含有添噪处理、语义特征提取处理和去噪处理的扩散模型后，与训练文生图模型进行结合，并进行模型权重更新处理，解决过拟合问题，让模型在人脸生成过程中更多的关注更高层面的人脸特征，而不是过分关注像素特征，从而使得模型在生成人脸图像时自然，得到人脸图像生成模型；目标需求文本经人脸图像生成模型处理，得到目标人脸图像。

本发明授权一种人脸图像生成方法、系统、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像生成方法，其特征在于，包括如下操作： S1、在训练文生图模型中，获取与目标需求文本对应特征向量的余弦相似度最大值对应的图像，作为基础需求图像； S2、基础需求图像经训练图像感知模型中的编码器处理，得到离散化基础图像；离散化基础图像依次经训练扩散模型中若干次添噪处理和语义特征提取处理，得到基础语义特征图像； S3、基础语义特征图像和目标需求文本在训练文生图模型中经特征交叉融合后，依次经训练扩散模型中的去噪处理和图像感知模型中的解码器处理，得到第一生成图像；第一生成图像和目标需求文本在训练文生图模型中经特征交叉融合后，依次经训练扩散模型中的去噪处理和图像感知模型中的解码器处理，得到第二生成图像；第二生成像和目标需求文本在训练文生图模型中经特征交叉融合后，依次经训练扩散模型中的去噪处理和图像感知模型中的解码器处理，得到第三生成图像；以此类推，直至目标函数值小于目标阈值，输出第N生成图像，作为目标人脸图像； 所述训练图像感知模型的获取方法为：构建含有编码器和解码器的图像感知模型，经第一图像数据集训练后，得到训练图像感知模型；编码器用于对输入的图像进行下采样和离散化处理；解码器用于基于特征向量生成图像； 所述训练扩散模型的获取方法为：构建含有添噪处理、语义特征提取处理和去噪处理的扩散模型，经第二图像数据集训练后，得到训练扩散模型； 所述训练文生图模型的获取方法为：文生图模型，经文本图像对数据集训练和零样本训练后，得到训练文生图模型； 所述S1、S2和S3的操作是基于人脸图像生成模型实现的，人脸图像生成模型在执行S1、S2和S3的操作之前，还包括对人脸图像生成模型进行基于第三图像数据集的模型权重更新处理。

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