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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于文本引导的细粒度活体人脸属性编辑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：CN119027996B 。

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：202410970065.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于文本引导的细粒度活体人脸属性编辑方法及系统是由龚照隆;李纪成;胡永健;佘惠敏;刘琲贝设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本引导的细粒度活体人脸属性编辑方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本引导的细粒度活体人脸属性编辑方法及系统，该方法包括下述步骤：获取人脸图像数据集和文本数据集，并进行数据预处理；基于人脸身份特征提取模块、面部关键点特征提取模块分别提取人脸图像的多尺度人脸身份特征和多尺度面部关键点特征；基于多尺度特征混合模块将多尺度人脸身份特征和多尺度面部关键点特征进行特征拼接，并加权平均得到人脸身份结构特征；分别将人脸图像和原始文本嵌入分别作为图像模态和文本模态注入到条件扩散模型中；进行两阶段的训练；基于原始文本和引导文本获得最终的文本条件向量，输入训练后的条件扩散模型，生成细粒度的人脸属性编辑图片。本发明实现人脸属性编辑的精细化和多样化。

本发明授权基于文本引导的细粒度活体人脸属性编辑方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导的细粒度活体人脸属性编辑方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取人脸图像数据集和文本数据集，并进行数据集划分，统一人脸图像的分辨率大小，针对每张人脸图像，根据不同面部属性拆分文本数据集对于对应面部属性的描述文本； 构建人脸身份特征提取模块和面部关键点特征提取模块，人脸身份特征提取模块提取人脸图像的多尺度人脸身份特征，面部关键点特征提取模块提取人脸图像的多尺度面部关键点特征； 构建多尺度特征混合模块，多尺度特征混合模块将多尺度人脸身份特征和多尺度面部关键点特征按照对应尺度进行特征拼接，得到身份结构特征，对每个尺度的身份结构特征进行加权平均得到人脸身份结构特征； 文本数据经过文本编码器获得原始文本嵌入，将人脸图像和原始文本嵌入分别作为图像模态和文本模态注入到条件扩散模型中，对条件扩散模型进行训练； 进行两阶段的训练，在第一阶段训练时，分别将人脸身份结构特征作为图像模态条件、将人脸身份结构特征与原始文本嵌入作为多模态条件注入到条件扩散模型中，计算对应的注意力特征向量，基于注意力损失优化人脸身份结构特征与原始文本嵌入的对齐程度，通过身份感知损失和面部关键点损失优化人脸身份特征提取模块和面部关键点特征提取模块的参数，通过隐向量重建损失优化原始文本与输入人脸在隐空间中的对齐程度，在第二阶段训练时通过语义一致性损失优化引导文本和原始文本之间的语义一致性； 将原始文本和引导文本采用插值的方法获得最终的文本条件向量，将最终的文本条件向量和人脸身份结构特征输入训练后的条件扩散模型，生成细粒度的人脸属性编辑图片。

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