DeepWarp：用于视线操控的逼真图像重合成
计算机视觉与模式识别
2016-07-27 v2
摘要
在这项工作中，我们考虑了在给定人脸图像中重定向视线并生成高度逼真图像的任务。我们将此问题视为条件图像生成的一个特定实例，并提出了一种新的深度架构。通过与现有技术的数值比较及用户研究，表明该架构能很好地处理此任务。我们的深度架构执行从粗到细的扭曲操作，并对单个像素进行额外的强度校正。所有这些操作均以前馈方式执行，与不同操作相关的参数以端到端方式联合学习。学习完成后，生成的神经网络能够合成操控了视线的图像，其中重定向角度可从特定范围内任意选择并作为网络的输入。
引用
@article{arxiv.1607.07215,
title = {DeepWarp: Photorealistic Image Resynthesis for Gaze Manipulation},
author = {Yaroslav Ganin and Daniil Kononenko and Diana Sungatullina and Victor Lempitsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.07215},
year = {2016}
}
备注
Fixed typos, 14 + 2 + 2 pages, ECCV 2016