买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于GAN网络的肖像图像头发去除方法及装置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：CN114663274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210172409.6，技术领域涉及：G06T3/04；该发明授权一种基于GAN网络的肖像图像头发去除方法及装置是由吴奕谦;金小刚设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN网络的肖像图像头发去除方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GAN网络的肖像图像头发去除方法，包括：步骤1、在StyleGAN隐空间中对隐码进行随机采样获得头发隐码‑分数数据集；步骤2、通过支持向量机训练获得头发分离边界与性别分离边界；步骤3、通过头发分离边界编辑获得男性光头隐码；步骤4、基于步骤3数据，训练获得用于编辑男性有头发隐码的MaleHairMapper模型；步骤5、通过性别分离边界与MaleHairMapper模型编辑得到女性光头隐码；步骤6、基于上述的数据，训练获得用于生成高质量光头肖像图像的头发去除模型；步骤7、将待除去头发的肖像图像输入头发去除模型中，经计算后，输出去除头发的肖像图像。本发明还提供了一种肖像图像头发去除装置。通过本发明提供的方法可以生成高质量的光头肖像图像。

本发明授权一种基于GAN网络的肖像图像头发去除方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN网络的肖像图像头发去除方法，其特征在于，包括：步骤1、在隐空间中对隐码进行随机采样获得隐码集，对隐码集中的隐码进行标注获得有头发标签与光头标签，并将隐码集与标注标签组合成头发隐码-分数数据集；步骤2、通过支持向量机训练获得头发分离边界与性别分离边界，所述头发分离边界只能编辑男性头发的隐码，无法保证隐码输出肖像图像的面部特征不变，所述性别分离边界用于编辑隐码对应的性别，同时保证隐码输出肖像图像的面部特征不变；步骤3、通过头发分离边界对头发隐码-分数数据集中的男性有头发隐码进行编辑，采用语义扩散细化优化得到头发隐码-分数数据集中的男性有头发隐码对应的男性光头隐码，所述男性光头隐码输出肖像图像的面部特征与男性有头发隐码输出肖像图像的面部特征一致，所述语义扩散细化优化是将原肖像图像中的脸部特征扩散入编辑后的隐码中，对目标隐码进行迭代优化，当总损失函数达到最小，输出成对的有头发和光头的隐码对，所述对目标隐码进行迭代优化时，采用的总损失函数具体为：；其中，为像素级重构损失，为结构级重构损失，为像素级重构损失的权重，为结构级重构损失的权重；步骤4、将步骤3获得的男性光头隐码与对应的男性有头发隐码组成训练集，输入至预先构建的模型中，经迭代训练后，获得用于编辑男性隐码去除肖像图像中的头发，并保持肖像图像面部特征不变的模型；步骤5、通过性别分离边界将头发隐码-分数数据集中的女性有头发隐码转换为男性有头发隐码，将转换后的男性有头发隐码输入至训练好的模型中获得男性光头隐码，通过语义扩散细化对男性光头隐码进行优化，获得对应的女性光头隐码；步骤6、将步骤3中生成的男性光头隐码与对应的男性有头发隐，以及步骤5中生成的女性光头隐码与对应的女性有头发隐码组成数据集，输入至预先构建的头发去除模型中，经迭代训练后，获得用于生成高质量光头肖像图像的头发去除模型；步骤7、将待除去头发的肖像图像输入至头发去除模型中，经编辑计算与图像的融合拼接后，输出去除头发后的肖像图像。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。