基于身份-风格解耦引导的人脸超分辨方法、存储介质及设备

本发明公开了一种基于身份‑风格解耦引导的人脸超分辨方法、存储介质及设备，首先收集人脸图像数据，构建训练数据对；加载预训练的隐式扩散模型并冻结参数；利用风格控制网络从风格参考人脸中提取几何嵌入和文本嵌入，通过双路径交叉注意力将二者注入到扩散模型中以实现风格引导；利用身份保护网络对输入人脸进行预处理，分别提取隐式面部特征和身份嵌入，并在多尺度特征空间中引导扩散模型；使用去噪损失和质量感知三元身份损失联合训练模型，更新模型参数；最后初始化高斯噪声图，使用优化后的风格控制网络和身份保护网络引导去噪网络不断迭代去噪，使用隐空间解码器将去噪结果映射到像素空间，重建出高质量的人脸图像。