基于范例的生成式人脸编辑
计算机视觉与模式识别
2020-06-02 v1
摘要
由于生成模型能力的不断增强，图像合成取得了实质性进展。本文我们提出一种新颖的、以区域修复形式实现的基于范例的人脸编辑生成式方法。我们的方法首先掩码人脸编辑区域以消除原始图像的像素约束，随后通过从参考图像学习相应信息来完成掩码区域，从而实现基于范例的人脸编辑。此外，我们施加属性标签约束以建模解耦编码，从而避免不期望的信息从范例转移到原始图像编辑区域。实验结果表明，我们的方法能够生成多样化且个性化的人脸编辑结果，并提供比几乎所有现有方法都更大的用户控制灵活性。
引用
@article{arxiv.2006.00472,
title = {Exemplar-based Generative Facial Editing},
author = {Jingtao Guo and Yi Liu and Zhenzhen Qian and Zuowei Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00472},
year = {2020}
}