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龙图腾网获悉福州大学至诚学院申请的专利基于深度自适应的发型属性迁移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：CN115660946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211343425.3，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于深度自适应的发型属性迁移方法及系统是由徐艺文;刘登峰;何念;林擎旭设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度自适应的发型属性迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度自适应的发型属性迁移方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：通过人脸单目测距算法估计输入图像的估计深度差；步骤S2：通过人脸关键点检测模型RCPR检测待调整图像的人脸关键点；步骤S3：通过深度差与人脸关键点计算面部基准点与偏移量；步骤S4：通过面部基准点与偏移量对齐人脸深度；步骤S5：通过快速发型属性编辑模块编辑输入图像的发型，输出目标图像的潜在编码；步骤S6：通过StyleGANv2生成器将目标图像的潜在编码映射到图像域得到目标图像。本发明对输入图像的特征潜码优化，在通过预先训练好的生成网络重建图像的方法，可以在无需重新训练的情况下实现精准的发型属性编辑效果，满足用户的基本需求。

本发明授权基于深度自适应的发型属性迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度自适应对齐的发型属性编辑方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过人脸单目测距算法估计输入图像{I1，I2}的估计深度差 步骤S2：通过人脸关键点检测模型RCPR检测待调整图像的人脸关键点p 步骤S3：通过深度差与人脸关键点p计算面部基准点c与偏移量L＝x,y； 步骤S3的具体计算步骤如下： 其中分别为左、右眼6个关键点的平均值，即以平均值为眼睛的关键点，为12个嘴巴关键点的平均值，表示两眼的中心点位置； 之后，使用向量表示从右眼到左眼的连线，表示从嘴巴到眼睛中心点的连线，根据两眼的中心点位置与眼嘴向量得到基准点c的预估位置： 之后，根据基准点c与发型高度H计算最佳人脸对齐框的位置，其中发型高度H通过预训练的语义分割网络得到，定义Pointhair＝maxSegmentZ，其中Segment为训练好的人脸语义分割模型Faceprasing，Z为输入图像； 最后，定义归一化尺度： 此时，计算获得偏移量由于在的应用场景下输入为正方形，因此规定为基准点偏移量； 步骤S4：通过面部基准点c与偏移量L＝x,y对齐人脸深度； 在步骤S4中，通过面部基准点c与偏移量L＝x,y对齐人脸深度，根据面部基准点与偏移量L，定义人脸对齐坐标为 通过坐标从源图像中提取出人脸区域，即提取处于范围内的图像信息；当图像存在边缘空洞时，通过线性插值的方法填充空洞； 步骤S5：通过快速发型属性编辑模块编辑输入图像的发型，输出目标图像的潜在编码Cblend； 步骤S6：通过StyleGANv2生成器将目标图像的潜在编码Cblend映射到图像域得到目标图像I。

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