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龍圖騰網恭喜京東方科技集團股份有限公司申請的專利人臉重建模型的訓練方法及裝置、人臉重建方法及裝置、電子設備和可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114981835B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202080002537.5，技術領域涉及：G06T5/73；該發明授權人臉重建模型的訓練方法及裝置、人臉重建方法及裝置、電子設備和可讀存儲介質是由盧運華;張麗杰;陳冠男;劉瀚文設計研發完成，并于2020-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本人臉重建模型的訓練方法及裝置、人臉重建方法及裝置、電子設備和可讀存儲介質在說明書摘要公布了：一種人臉重建模型的訓練方法及裝置、人臉重建方法及裝置、電子設備和可讀存儲介質。人臉重建模型的訓練方法包括獲取訓練數據101；將所述第一人臉圖像輸入第一網絡模型，獲得第二人臉圖像102；將所述目標人臉圖像和所述第二人臉圖像輸入第二網絡模型，獲得判別結果103；獲取所述第一網絡模型對應的第一損失函數，并根據所述第一損失函數調節所述第一網絡模型的參數104；獲取所述第二網絡模型對應的第二損失函數，并根據所述第二損失函數調節所述第二網絡模型的參數105；交替進行上述步驟，以對所述第一網絡模型和所述第二網絡模型輪流進行模型訓練106；將訓練完成的第一網絡模型作為人臉重建模型107。該方案能夠提高對于人臉重建的準確度和清晰度。

本發明授權人臉重建模型的訓練方法及裝置、人臉重建方法及裝置、電子設備和可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種人臉重建模型的訓練方法，包括以下步驟：獲取訓練數據，所述訓練數據包括目標人臉圖像和與所述目標人臉圖像對應的第一人臉圖像，所述第一人臉圖像的清晰度小于所述目標人臉圖像的清晰度；將所述第一人臉圖像輸入第一網絡模型，獲得第二人臉圖像，其中，所述第一網絡模型是以人臉圖像為輸入，以對于輸入的人臉圖像的重建圖像為輸出的生成網絡模型；將所述目標人臉圖像和所述第二人臉圖像輸入第二網絡模型，獲得判別結果，其中，所述第二網絡模型是以人臉圖像為輸入，以對于輸入的人臉圖像的真實性的判別結果為輸出的判別網絡模型，所述判別結果包括輸入的人臉圖像的整體的真實性和局部特征的真實性的判別結果；獲取所述第一網絡模型對應的第一損失函數，并根據所述第一損失函數調節所述第一網絡模型的參數；獲取所述第二網絡模型對應的第二損失函數，并根據所述第二損失函數調節所述第二網絡模型的參數；交替進行上述步驟，以對所述第一網絡模型和所述第二網絡模型輪流進行模型訓練；將訓練完成的第一網絡模型作為人臉重建模型，其中，在訓練完成的情況下，所述第一損失函數和所述第二損失函數的值均達到相應的目標閾值；所述第一損失函數包含第一子損失和第二子損失；所述獲取所述第一網絡模型對應的第一損失函數，包括：獲取所述目標人臉圖像對應的第一人臉部位圖和第二人臉部位圖；解析所述第二人臉圖像，獲得所述第二人臉圖像對應的第三人臉部位圖和第四人臉部位圖，其中，所述第一人臉部位圖和所述第二人臉部位圖對應同一人臉圖像的不同區域，所述第一人臉部位圖和所述第三人臉部位圖對應不同人臉圖像的同一區域，所述第二人臉部位圖和所述第四人臉部位圖對應不同人臉圖像的同一區域；根據所述第一人臉部位圖和所述第三人臉部位圖之間的差異，得到所述第一子損失，所述第一子損失與人臉圖像中的器官圖對應；根據所述第二人臉部位圖和所述第四人臉部位圖之間的差異，得到所述第二子損失，所述第二子損失與人臉圖像中的皮膚圖對應；所述第二損失函數包含第一判別對抗損失，第二網絡模型包含全局判別子網絡；所述獲取所述第二網絡模型對應的第二損失函數，包括：將所述第二人臉圖像標記為假，將所述目標人臉圖像標記為真，將所述第二人臉圖像和所述目標人臉圖像分別輸入所述全局判別子網絡，分別得到第一判別結果和第二判別結果；根據所述第一判別結果和所述第二判別結果得到所述第一判別對抗損失；和或，所述第二損失函數包含第二判別對抗損失和第三判別對抗損失，所述第二網絡模型還包括眼部判別子網絡和嘴部判別子網絡；所述獲取所述第二網絡模型對應的第二損失函數，包括：根據所述第二人臉圖像得到對應的第一眼部圖像和第一嘴部圖像；根據所述目標人臉圖像得到對應的第二眼部圖像和第二嘴部圖像；將所述第一眼部圖像和所述第一嘴部圖像標記為假，將所述第二眼部圖像和第二嘴部圖像標記為真，將所述第一眼部圖像和所述第二眼部圖像分別輸入到所述眼部判別子網絡分別輸出第三判別結果和第四判別結果；所述第一嘴部圖像和第二嘴部圖像分別輸入到所述嘴部判別子網絡分別輸出第五判別結果和第六判別結果；根據所述第三判別結果和所述第四判別結果得到第二判別對抗損失；根據所述第五判別結果和所述第六判別結果得到第三判別對抗損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人京東方科技集團股份有限公司，其通訊地址為：100015 北京市朝陽區酒仙橋路10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。