基于 GAN 的人脸属性编辑
计算机视觉与模式识别
2022-10-25 v1
摘要
人脸属性编辑（FAM）旨在对给定人脸图像进行美学修改以呈现期望属性，因其在从数字娱乐到生物特征取证等广泛实际应用而受到显著关注。过去十年中，随着生成对抗网络（GANs）在合成逼真图像方面的卓越成功，众多基于 GAN 的模型被提出，以不同问题表述方法与引导信息表示来解决 FAM。本文对基于 GAN 的 FAM 方法进行了全面综述，重点总结其主要动机与技术细节。综述主要内容包括：(i) FAM 相关研究背景与基本概念介绍，(ii) 对基于 GAN 的 FAM 方法按三大类进行系统回顾，以及 (iii) 对 FAM 方法重要特性、开放问题与未来研究方向的深入探讨。本综述既为初入该领域的研究者提供了良好起点，也可作为视觉领域的参考。
引用
@article{arxiv.2210.12683,
title = {GAN-based Facial Attribute Manipulation},
author = {Yunfan Liu and Qi Li and Qiyao Deng and Zhenan Sun and Ming-Hsuan Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12683},
year = {2022}
}