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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于对抗自编码器的面部表情迁移方法、装置、设备和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：CN120495073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510990267.8，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于对抗自编码器的面部表情迁移方法、装置、设备和介质是由刘莉;童鼎栎设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗自编码器的面部表情迁移方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：基于对抗自编码器的面部表情迁移方法、装置、设备和介质，涉及表情迁移技术领域。面部表情迁移方法包含：S1、获取用于提供外观特征的目标图像和用于提供表情特征的源图像。S2、根据源图像提取表情特征向量。S3、使用编码器对目标图像和源图像进行编码处理，获取深度特征。S4、结合表情特征向量对深度特征进行调整，以将源图像的表情应用于目标图像，获取表情融合特征。S5、对表情融合特征进行解码处理，重建生成初步图像。S6、通过深度面部语义模块对初步图像进行多尺度优化，获取优化图像。S7、对优化图像进行超分辨率重建处理，生成输出图像。其中，输出图像在保留目标图像身份特征的同时，迁移源图像的表情动态。

本发明授权基于对抗自编码器的面部表情迁移方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗自编码器的面部表情迁移方法，其特征在于，包含： 获取用于提供外观特征的目标图像和用于提供表情特征的源图像； 根据所述源图像提取表情特征向量； 使用编码器对所述目标图像和所述源图像进行编码处理，获取深度特征； 结合所述表情特征向量对所述深度特征进行调整，以将源图像的表情应用于目标图像，获取表情融合特征； 使用解码器对所述表情融合特征进行解码处理，重建生成不同分辨率的初步图像； 通过深度面部语义模块分别对不同分辨率的所述初步图像进行优化，获取优化图像； 其中，将所述初步图像降采样至目标尺寸的四分之一，获取人脸区域掩码；根据所述人脸区域掩码、所述表情融合特征和所述初步图像，对低级特征进行加权融合，获取加权融合特征；所述加权融合特征经过AdaIN块处理后，用一个上采样模块做进一步处理，上采样模块将低分辨率特征逐步放大至目标分辨率，获取输出图像和融合掩码；将所述输出图像与所述目标图像融合，获取语义融合图像；  ；式中，为语义融合图像、为融合掩码、为输出图像、为目标图像； 对所述优化图像进行超分辨率重建处理，生成输出图像；其中，所述输出图像在保留目标图像身份特征的同时，迁移源图像的表情动态。

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