一种基于扩散模型和视觉风格提示学习的人脸复原方法

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一种基于扩散模型和视觉风格提示学习的人脸复原方法
申请号:CN202411923775
申请日期:2024-12-25
公开号:CN120047354A
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于扩散模型和视觉风格提示学习的人脸复原方法,包括获取低质量的人脸图;将所获取的低质量的人脸图输入到风格编码器模型得到初始编码,利用扩散模型结合编码去噪器进行去噪优化初始编码得到去噪编码。将去噪编码作为视觉风格提示输入到人脸特征生成器中生成粗略人脸特征。生成的人脸特征、视觉风格提示和随机噪声将会输入到重建网络中得到重建的人脸图像。
技术关键词
人脸特征 复原方法 风格 视觉 多尺度特征 低质量人脸 人脸图像识别 身份 编码器特征 解码器 VGG网络 随机梯度下降 超参数 编码特征
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沪ICP备2023015588号