简单线稿的属性可控人脸照片合成
计算机视觉与模式识别
2017-02-10 v1
摘要
从简单线稿合成人脸照片是一项一对多任务，因为简单线稿仅包含人脸轮廓。先前基于样例的方法过度依赖数据集且难以泛化到复杂的自然场景。近来，若干工作利用深度神经网络提升泛化能力，但其在用户可控性方面仍有限。本文提出一种深度生成模型，从由人脸属性（如发色与肤色）控制的简单线稿合成人脸照片。为最大化人脸属性的可控性，首先引入属性解耦变分自编码器（AD-VAE）来学习与指定属性解耦的潜在表示。然后我们基于AD-VAE进行从简单线稿的照片合成。实验表明，我们的模型能很好地将属性变化与人脸照片的其他变化解耦，并合成具有所需属性的细节丰富的照片级真实感人脸图像。将背景与光照视为风格、人脸视为内容，我们也可合成具有风格照片目标风格的人脸照片。
引用
@article{arxiv.1702.02805,
title = {Attribute-controlled face photo synthesis from simple line drawing},
author = {Qi Guo and Ce Zhu and Zhiqiang Xia and Zhengtao Wang and Yipeng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.02805},
year = {2017}
}
备注
5 pages, 5 figures