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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于端到端自蒸馏的无条件人脸图像生成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：CN121482193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610018759.5，技术领域涉及：G06T11/40；该发明授权基于端到端自蒸馏的无条件人脸图像生成方法及系统是由陈思;王森森;王大寒;曾焕强;江楠峰设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端到端自蒸馏的无条件人脸图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于端到端自蒸馏的无条件人脸图像生成方法及系统，该方法包括：获取人脸图像，输入变分自编码器与人脸分析网络，得到潜在特征和人脸区域分析结果；构建端到端自蒸馏的无条件生成网络，对潜在特征加入当前与以往时间步噪声，得到临时强、弱随机高斯噪声；基于人脸区域分析结果构建人脸区域噪声，与噪声结合得到强、弱噪声；弱噪声输入目标SiT提取深层表征，强噪声输入在线SiT提取浅层表征，通过表征对齐损失优化参数；对深层表征进行人脸高阶结构聚类得到超图，计算拉普拉斯矩阵作为在线SiT的注意力结构偏置；在线SiT以强噪声输入预测噪声，通过扩散损失优化参数。本发明能高效、高质量生成多样性人脸图像，提升结构一致性与细节表现。

本发明授权基于端到端自蒸馏的无条件人脸图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端自蒸馏的无条件人脸图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 1从数据集中获取人脸图像，将人脸图像输入到变分自编码器以及预训练的人脸分析网络，得到潜在特征表示和人脸区域分析结果； 2构建端到端自蒸馏的无条件生成网络模型来生成人脸图像；所述无条件生成网络模型对于输入的潜在特征表示分别加入当前时间步噪声和以往时间步噪声，得到临时强随机高斯噪声和临时弱随机高斯噪声；同时，对于输入的人脸区域分析结果通过随机选择构建人脸区域噪声，并将其与临时强随机高斯噪声和临时弱随机高斯噪声结合，以得到强噪声和弱噪声；将弱噪声输入到目标SiT中，并从中提取目标深层表征，将强噪声输入到在线SiT中，并从中提取在线浅层表征，在线浅层表征与目标深层表征通过表征对齐损失衡量两者差异，并通过梯度反向传播至变分自编码器，优化在线SiT和变分自编码器的参数；对于目标深层表征进行人脸结构聚类以得到人脸结构超图，并计算其对应的拉普拉斯矩阵，将其作为在线SiT的人脸注意力结构偏置项；在线SiT以强噪声为输入，预测噪声，并采用扩散损失衡量预测噪声与强噪声之间的差距，以使模型去除噪声生成图像，其梯度反向仅传播至在线SiT不传播至变分自编码器，用于优化在线SiT的参数； 3通过对训练好的在线SiT模型进行逆扩散采样，生成人脸图像。

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