一种基于多尺度特征转移的人脸身份交换方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于多尺度特征转移的人脸身份交换方法
申请号:CN202511052933
申请日期:2025-07-30
公开号:CN120563308A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多尺度特征转移的人脸身份交换方法,属于图像级深度伪造技术领域。其包括以下步骤:获取源人脸图像和目标人脸图像;将两种图像输入到统一的多尺度编码器中,得到多尺度源人脸特征和多尺度目标人脸特征;所述多尺度源人脸特征经过身份映射网络得到多尺度源人脸身份向量;多尺度源人脸身份向量中的第一源人脸身份向量和多尺度目标人脸特征中的第一目标人脸特征经过交叉注意力融合模块进行融合,得到初步融合特征;所述多尺度源人脸身份向量和多尺度目标人脸特征输入到多尺度特征转移解码器中,得到交换人脸图像。本发明能够提高身份信息细节转移的精确度,生成具有源身份和目标属性的高保真交换人脸。
技术关键词
人脸身份 人脸特征 融合特征 多尺度特征 上采样 输出特征 多尺度池化 多尺度鉴别器 注意力 Sigmoid函数 图像 网络 解码器 模块 编码器 分布特征 人脸识别模型
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于多尺度特征融合的光伏组件故障检测方法
多尺度特征融合 光伏组件表面 光伏组件图像 光伏组件故障 多通道特征融合
2
一种融合多模态时序数据的城市功能区识别方法及系统
城市功能区识别方法 神经网络模型 时空融合特征 特征提取模块 影像
3
一种改进的水下图像增强方法
水下图像增强方法 通道 卷积模块 输出特征 融合特征
4
基于AI大模型数据融合的船舶响应系统
障碍物轨迹预测 预测误差 GNSS系统 扩展卡尔曼滤波算法 数据同步
5
一种畸变校正人脸识别大角度识别算法
卷积神经网络模型 识别算法 多尺度特征融合 人脸特征提取 直方图均衡化方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号