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龙图腾网恭喜南昌大学;宜春学院申请的专利基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移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：CN119784576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510279546.3，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法及系统是由周崟涛;庞孟;黄伟;肖敏华;李正宇;黄静设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于图像处理技术领域，公开了基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法及系统，该方法包括：获取包括源人脸关键点、目标人脸图像、表情迁移结果的训练样本对；采用SwinTransformer模块替换原始稳定扩散模型的文本编码器，得到改进后的稳定扩散模型；根据改进后的稳定扩散模型的预训练神经网络块，拷贝得到副本网络块，在副本网络块加入零卷积层，得到ControlNet架构；根据改进后的稳定扩散模型和ControlNet架构搭建表情迁移模型；基于训练样本对，使用控制损失函数和依赖时间步长的身份保持损失函数训练表情迁移模型，以生成保留身份特征的表情迁移结果。该方法能够将源人脸图像的面部表情迁移至不同表情的目标人脸的同时保留目标人脸的身份信息。

本发明授权基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法，其特征在于，所述方法包括：提取公共面部表情数据集中面部表情图像的面部关键点，构建包括源人脸关键点、目标人脸图像、表情迁移结果的训练样本对；采用SwinTransformer模块替换原始稳定扩散模型的文本编码器，设计为身份特征编码器，以得到改进后的稳定扩散模型，具体包括：所述原始稳定扩散模型包括12个编码器模块、1个中间块、12个解码器模块和文本编码器，每个模块均包括多个残差网络层和VisionTransformer结构，所述解码器模块与所述编码器模块通过跳跃连接相连，文本编码器用于将文本提示编码成嵌入向量以作为原始稳定扩散模型输出图像的控制条件；采用SwinTransformer模块替换所述文本编码器以作为身份特征编码器的骨干网络，以及在所述身份特征编码器中引入窗口自注意力机制，得到改进后的稳定扩散模型；其中，在所述身份特征编码器中设计W-MSA操作层和SW-MSA操作层；所述W-MSA操作层用于将自注意力的计算限制在局部窗口内，所述SW-MSA操作层用于执行基于移动窗口的跨窗口注意力计算；根据所述改进后的稳定扩散模型的预训练神经网络块，拷贝得到副本网络块，在所述副本网络块加入零卷积层，设计为表情特征编码器，以得到ControlNet架构；根据所述改进后的稳定扩散模型和所述ControlNet架构搭建表情迁移模型；基于所述训练样本对，使用控制损失函数和依赖时间步长的身份保持损失函数训练所述表情迁移模型；通过训练后的表情迁移模型生成保留身份特征的表情迁移结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学;宜春学院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。