基于生成对抗网络的人脸迁移
计算机视觉与模式识别
2017-10-18 v1
摘要
人脸迁移通过源演员来动画化目标视频中角色的人脸表演。传统方法通常基于人脸建模。我们提出了一种基于生成对抗网络的端到端人脸迁移方法。具体而言，我们利用 CycleGAN 生成具有源对象对应头部姿态和面部表情的目标角色人脸图像。为了提高生成视频的质量，我们采用了 PatchGAN 并探索了不同感受野大小对生成图像的影响。
引用
@article{arxiv.1710.06090,
title = {Face Transfer with Generative Adversarial Network},
author = {Runze Xu and Zhiming Zhou and Weinan Zhang and Yong Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.06090},
year = {2017}
}