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龙图腾网获悉宜宾电子科技大学研究院申请的专利一种基于多尺度人脸解析图融入的人脸复原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：CN116664435B 。

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：202310643998.6，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于多尺度人脸解析图融入的人脸复原方法是由于力;姜梦遥;涂宇晨;彭超;何建设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度人脸解析图融入的人脸复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度人脸解析图融入的人脸复原方法，属于计算机视觉、机器学习等技术领域。首先，本发明沿用了编码器‑解码器结构搭建基础网络，在基础网络中增添了加入通道注意力模块的跳跃连接，使得解码器可以充分利用提取出的特征图中含有的有效信息进行人脸恢复；同时，将人脸解析图作为风格图像使其融入生成的人脸图像中；最后，本发明在训练时加入了有利于保存身份信息的损失函数，在人脸识别网络提取出的特征层面约束复原出的人脸身份，并加入了对抗损失与多尺度判别器，使得网络进一步生成具有更多真实细节的人脸图像。

本发明授权一种基于多尺度人脸解析图融入的人脸复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度人脸解析图融入的编码器-解码器结构人脸复原方法，其特征在于：将原始低清人脸图像调整至分辨率为512×512的人脸图像后输入人脸复原网络，得到复原后分辨率为512×512的高清人脸图像； 所述人脸复原网络，包括依次连接的初始化层、主干网络、RGB转换层； 所述初始化层，用于对分辨率为512×512的人脸图像进行调整得到512×512×32的特征图F0； 所述主干网络，采用增加了跳跃连接的编码器-解码器结构； 其中，所述编码器-解码器结构包括依次连接的第四下采样块、第三下采样块、第二下采样块、第一下采样块、第一上采样块、第二上采样块、第三上采样块、第四上采样块，特征图F0经过4个下采样块逐步降低分辨率至32×32，再经过4个上采样块逐步提高分辨率，生成与特征图F0大小相同的特征图 所述跳跃连接方式为：下采样块输出的特征图与上采样块输出的相同分辨率的特征图通过向量拼接进行特征融合，其中第一下采样块输出的特征图与自身向量拼接进行特征融合；特征融合后再降维得到特征图特征图经过风格调制分支后得到特征图特征图作为下一个上采样块的输入特征图，使人脸解析图中的结构信息轻量化地融入人脸复原网络； 所述风格调制分支包括依次连接的卷积层、激活层、二分支结构；所述二分支结构由两个相同的卷积层构成，两个分支分别输出风格参数ai与bi，并通过如下公式融入人脸复原网络： 其中，μ表示均值，σ表示方差； 所述RGB转换层，用于对大小为512×512×32的特征图进行转换得到分辨率为512×512的高清人脸图像。

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