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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于双路条件归一化的人脸照片-素描画像合成方法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：CN115375596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210885729.6，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于双路条件归一化的人脸照片-素描画像合成方法是由王楠楠;吴子成;朱明瑞;易云;何潇设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路条件归一化的人脸照片-素描画像合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双路条件归一化的人脸照片‑素描画像合成方法，包括：获取待合成人脸照片‑素描画像对；将待合成人脸照片‑素描画像对输入至训练好的人脸照片‑素描画像合成网络得到合成结果；其中，人脸照片‑素描画像合成网络包括编码器、生成器和语义分割模块，生成器包括双路归一化模块、门控注意力特征融合模块和解码器；训练好的人脸照片‑素描画像合成网络通过人脸照片‑素描画像对训练集训练得到的。本发明提高了人脸照片‑素描画像合成效果的质量。

本发明授权一种基于双路条件归一化的人脸照片-素描画像合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路条件归一化的人脸照片-素描画像合成方法，其特征在于，包括： 获取待合成人脸照片-素描画像对； 将所述待合成人脸照片-素描画像对输入至训练好的人脸照片-素描画像合成网络得到合成结果； 其中，所述人脸照片-素描画像合成网络包括编码器、生成器和语义分割模块，所述生成器包括双路归一化模块、门控注意力特征融合模块和解码器；所述训练好的人脸照片-素描画像合成网络通过人脸照片-素描画像对训练集训练得到的；对应训练过程包括： 所述编码器对所述人脸照片-素描画像对训练集进行编码并输出深度特征；所述语义分割模块提取训练集中素描画像的语义标签；所述双路归一化模块根据所述语义标签和所述深度特征按空间信息支路和纹理信息支路进行加强；所述门控注意力特征融合模块将空间信息支路和纹理信息支路的输出结果进行融合；所述解码器对融合结果进行解码输出所述人脸照片-素描画像对训练集对应的合成结果；根据所述人脸照片-素描画像对训练集及其对应的合成结果构建所述人脸照片-素描画像合成网络的损失函数；根据所述损失函数更新所述人脸照片-素描画像合成网络的参数，继续进行训练直至满足迭代停止条件，得到所述训练好的人脸照片-素描画像合成网络。

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