可控后代人脸合成

亲属人脸合成是一个有趣的话题，用于回答诸如“你未来的孩子长什么样？”之类的问题。已发表的该主题方法十分有限。现有多数方法针对一对一亲属关系训练模型，仅考虑一张父辈人脸与一张子辈人脸，直接采用自编码器而缺乏对合成人脸与父辈人脸相似度的显式控制。本文提出一种新颖的可控后代人脸合成方法，建模两张父辈人脸与一张子辈人脸之间的二对一亲属关系。我们的模型由继承模块与属性增强模块组成，前者用于精确控制合成人脸与父辈人脸的相似度，后者用于控制年龄与性别。由于不存在带有父-母-子亲属标注的大规模数据库，我们提出一种无需使用真实后代人脸即可训练模型的有效策略。除训练人脸的年龄与性别标签外，无需精心设计的图像对用于学习。我们在三个公开基准数据库上进行了综合实验评估，展示了令人鼓舞的结果。