利用生成对抗网络生成保持身份的人脸
计算机视觉与模式识别
2017-06-27 v2
摘要
生成保持身份的人脸旨在给定一张目标人脸图像的情况下，生成保持同一身份的各种人脸图像。尽管近年来已经开发了大量的生成模型，但同时获得高质量的人脸图像并保持身份仍然具有挑战性。在此，我们提出了一种利用生成对抗网络 (GAN) 的引人注目的方法。具体而言，我们利用训练好的 GAN 的生成器来生成逼真的人脸，并使用 FaceNet 作为身份相似度判别器来确保身份一致性。实验结果表明，我们的方法能够生成高质量且逼真的保持身份的人脸。此外，我们的方法提供了一个通用框架，可以通过结合不同的人脸生成器与身份相似度判别器以多种方式实现。
引用
@article{arxiv.1706.03227,
title = {Generate Identity-Preserving Faces by Generative Adversarial Networks},
author = {Zhigang Li and Yupin Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03227},
year = {2017}
}
备注
9 pages