用于人像风格化的保上下文两阶段视频域翻译
计算机视觉与模式识别
2023-05-31 v1
摘要
人像风格化将真实人脸图像翻译为艺术风格化图像，已引起相当关注，且近年来许多先前工作展示了令人印象深刻的品质。然而，尽管它们在图像级翻译任务中表现卓越，先前方法在应用于视频域时显示出不尽人意的结果。为解决该问题，我们提出了一种新颖的两阶段视频翻译框架，其目标函数强制模型生成时间连贯的风格化视频，同时保留源视频中的上下文。此外，我们的模型以每帧 0.011 秒的延迟实时运行，且仅需 5.6M 参数，因此广泛适用于实际现实应用。
引用
@article{arxiv.2305.19135,
title = {Context-Preserving Two-Stage Video Domain Translation for Portrait Stylization},
author = {Doyeon Kim and Eunji Ko and Hyunsu Kim and Yunji Kim and Junho Kim and Dongchan Min and Junmo Kim and Sung Ju Hwang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.19135},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 3 figures, CVPR 2023 Workshop on AI for Content Creation