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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型的训练方法和生成装置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：CN116246021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310213998.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型的训练方法和生成装置是由吴奕谦;张婧;金小刚设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型的训练方法和生成装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型，包括利用FFHQ肖像数据集的相机姿态，计算FFHQ数据集关于角度θ,φ的相机姿态密度函数ρFFHQ，从Flickr图像网站上收集肖像图像，提取肖像图像的相机姿态，过滤掉小姿态图像，得到大姿态人脸数据集LPFF；将FFHQ与LPFF组合得到数据集FFHQ+LPFF；对FFHQ+LPFF进行重采样得到数据集FFHQ+LPFF‑rebal；利用FFHQ+LPFF和FFHQ+LPFF‑rebal数据集训练几何更真实的三维感知人脸GAN模型。本发明还公开了一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型生成装置。本发明建立了高质量的大姿态人脸数据集并训练了一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型，解决了目前现存的人脸数据集中大姿态数据不足的问题，生成了符合真实人脸生理结构的人脸几何。

本发明授权一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型的训练方法和生成装置在权利要求书中公布了：1.一种几何更真实的三维感知人脸GAN模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 1利用FFHQ肖像数据集的相机姿态，计算FFHQ肖像数据集关于角度θ,φ的相机姿态密度函数ρFFHQ； 2从Flickr图像网站上收集肖像图像，提取肖像图像的相机姿态，过滤掉小姿态人脸图像，得到大姿态人脸图像数据集LPFF，将FFHQ数据集与LPFF数据集组合得到数据集FFHQ+LPFF； 3对FFHQ+LPFF数据集进行重采样，得到重采样的数据集FFHQ+LPFF-rebal，计算FFHQ+LPFF的关于角度θ,φ的相机姿态密度函数ρFFHQ+LPFF，对于FFHQ+LPFF中所有图像，根据对应相机姿态的密度对图像进行若干次重复计算； 步骤3中，所述的根据对应相机姿态的密度对图像进行若干次重复计算用的函数具体为： 其中，α是一个控制采样的参数，N表示该图片的重复次数； 4利用FFHQ+LPFF和FFHQ+LPFF-rebal两个数据集训练几何更真实的三维感知人脸GAN模型。

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