基于生成对抗网络的语义人脸属性编辑综述
计算机视觉与模式识别
2022-05-24 v1
摘要
由于深度卷积神经网络和生成模型的进步，随机生成照片级真实图像在过去几年中经历了巨大发展。在不同领域中，人脸照片受到了极大关注，大量人脸生成与操控模型被提出。语义人脸属性编辑是指在保持图像其他属性不受影响的前提下，改变人脸图像中一个或多个属性值的过程。所请求的修改以属性向量或驱动人脸图像的形式给出，并由相应模型执行整个过程。本文综述了语义人脸属性编辑的近期工作与进展，涵盖了这些模型的相关定义与概念、架构、损失函数、数据集、评估指标和应用等各个方面。基于架构，我们将最优模型分类并研究为编码器–解码器、图像到图像和照片引导模型。同时讨论了当前最优方法的挑战与局限。
引用
@article{arxiv.2205.10587,
title = {A comprehensive survey on semantic facial attribute editing using generative adversarial networks},
author = {Ahmad Nickabadi and Maryam Saeedi Fard and Nastaran Moradzadeh Farid and Najmeh Mohammadbagheri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10587},
year = {2022}
}