基于风格增强与身份保持的小样本人像生成
计算机视觉与模式识别
2023-03-02 v1
摘要
如今，虚拟数字人的广泛应用推动了数字经济支撑下数字文化的全面繁荣与发展。由 AI 技术自动生成的个性化人像需要兼具自然的艺术风格与人的情感。本文提出一种新颖的 StyleIdentityGAN 模型，可同时保证生成人像的身份与艺术性。具体而言，风格增强模块专注于艺术风格特征解耦与迁移，以提升生成虚拟人脸图像的艺术性。同时，身份增强模块保持从输入照片中提取的显著特征。此外，所提方法仅需少量参考风格数据。实验从定性、定量及感知用户研究三方面证明了 StyleIdentityGAN 在艺术性与身份效果上优于当前最优方法。代码已发布于 Github3。
引用
@article{arxiv.2303.00377,
title = {Few-shots Portrait Generation with Style Enhancement and Identity Preservation},
author = {Runchuan Zhu and Naye Ji and Youbing Zhao and Fan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00377},
year = {2023}
}