从单张GAN图像生成具可控表情的三维卡通人脸
计算机视觉与模式识别
2025-05-15 v2
摘要
本文研究一个开放研究任务：从单张二维GAN生成的人脸出发且在无三维监督下生成三维卡通人脸形状，并可对三维形状的面部表情进行操控。为此，我们发掘StyleGAN潜空间的语义含义，从而能够通过控制潜码生成具有多样表情、姿态与光照条件的人脸图像。具体而言，我们首先在卡通数据集上微调预训练的StyleGAN人脸模型。通过将相同潜码送入人脸与卡通生成模型，我们旨在实现从二维人脸图像到卡通风格化虚拟形象的转换。随后我们发掘GAN潜空间的语义方向，以在保持原始身份的同时改变面部表情。由于我们没有任何卡通脸的三维标注，我们操控潜码生成具不同姿态与光照条件的图像，从而能够重建三维卡通人脸形状。我们在三个卡通数据集上定性定量地验证了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2207.14425,
title = {3D Cartoon Face Generation with Controllable Expressions from a Single GAN Image},
author = {Hao Wang and Wenhao Shen and Guosheng Lin and Steven C. H. Hoi and Chunyan Miao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14425},
year = {2025}
}
备注
IJCNN 2025. Code: https://github.com/hwang1996/3D-Cartoon-Face-Generation