基于 GAN 的面部吸引力增强
计算机视觉与模式识别
2020-06-05 v1
摘要
我们提出一种基于生成对抗网络（GAN）的生成框架，在保持面部身份与高保真度的同时增强面部吸引力。给定一张人像图像作为输入，通过梯度下降恢复该生成框架可用于合成与输入图像相似图像的潜向量后，基于 InterFaceGAN 对相应恢复潜向量进行美感语义编辑操控，使该框架实现面部图像美化。本文我们将我们的系统与 Beholder-GAN 以及我们提出的 Beholder-GAN 增强版进行比较。结果表明我们的框架取得了最先进的吸引力增强结果。代码见 https://github.com/zoezhou1999/BeautifyBasedOnGAN。
关键词
引用
@article{arxiv.2006.02766,
title = {GAN-Based Facial Attractiveness Enhancement},
author = {Yuhongze Zhou and Qinjie Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02766},
year = {2020}
}