基于StyleGAN的多种姿态人脸卡通化方法
计算机视觉与模式识别
2023-09-27 v1
摘要
本文提出一种在保留原始身份并适应多种姿态的前提下实现人脸卡通化的创新方法。不同于该领域以往依赖条件GAN的方法（其在数据集需求与姿态训练方面存在挑战），我们的方法利用了StyleGAN极具表现力的潜空间。为此，我们引入一个编码器，从图像中捕获姿态与身份信息，并在StyleGAN潜空间中生成相应嵌入。随后将该嵌入送入预训练生成器，即可得到所需的卡通化输出。尽管许多其他基于StyleGAN的方法需要专用且精细调整的StyleGAN模型，我们的方法突出之处在于利用了已训练好、用于生成逼真人脸图像的StyleGAN。我们通过大量实验展示了我们的编码器如何调整StyleGAN输出，以在卡通化目标下更好地保留身份。
引用
@article{arxiv.2309.14908,
title = {Face Cartoonisation For Various Poses Using StyleGAN},
author = {Kushal Jain and Ankith Varun J and Anoop Namboodiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14908},
year = {2023}
}