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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于美学引导的人脸智能美化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：CN115862111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211605324.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于美学引导的人脸智能美化方法及系统是由林洛君;陈旺;陈培珍;于元隆设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于美学引导的人脸智能美化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于美学引导的人脸智能美化方法，旨在通过人脸美丽评价模型的引导从而实现用户自适应的人脸智能美化效果。本发明主要分为这几个步骤：1）生成潜码：由编码器对图像进行编码生成代表图像内容信息的低维潜码；2）图像重建：由生成器将低维潜码映射成重建图像；3）生成器反演：由人脸美丽评价模型计算重建图像的美丽度与目标美丽度的距离损失，并由该损失引导生成器反演，从而更新潜码。其中，第二步与第三步不断进行迭代直至算法收敛。本发明通过人脸美丽评价模型的美学信息引导，以及StyleGAN的反演技术，在潜码空间中对人脸进行修改、美化，从而使得重建图像得到了智能的美化效果。

本发明授权基于美学引导的人脸智能美化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于美学引导的人脸智能美化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:对图像进行编码生成代表图像内容信息的低维潜码； 步骤S2:将低维潜码映射成重建图像； 步骤S3:基于人脸美丽评价模型计算重建图像的美丽度与目标美丽度的距离损失，并由该损失引导生成器反演，从而更新潜码； 步骤S4:循环步骤S2和S3，直至满足预设需求，得到美化后的图像； 所述步骤S3具体为： 步骤S3.1:对最终生成的重建图像和源面部x计算损失如下： 其中ηfbp,ηrec,ηper,ηver分别表示各部分损失的权重；表示美化损失，度量人脸美丽评价模型对美化图像的预测分数与用户输入的目标分数之间差距的损失； 表示图像重建损失，度量输入图像x和美化图像之间的像素级相似性： 表示人脸感知损失，度量输入图像x和美化图像的特征级相似性，通过一个预训练的VGG模型作为感知特征提取器h.|θh来提取特征： 表示人脸验证损失，度量输入图像x和美化图像的人脸身份特征的余弦相似性，通过一个预训练的ArcFace人脸识别模型v.|θv来提取人脸身份特征： 步骤S3.2:使用损失函数来指导生成器反演，使内容潜码朝着用户输入的目标分数进行优化,计算内容潜码的梯度并进行更新： 其中γ是学习率。

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