高保真任意人脸编辑

循环一致性被广泛用于人脸编辑。然而，我们观察到生成器倾向于找到一种巧妙方式从原始图像中隐藏信息以满足循环一致性约束，使得无法保持非编辑区域丰富细节（如皱纹和痣）。在本工作中，我们提出一种简单而有效的方法 HifaFace，从上述两个角度解决该问题。首先，我们通过将输入图像的高频信息直接送入生成器末端，减轻生成器合成丰富细节的压力。其次，我们采用额外的判别器鼓励生成器合成丰富细节。具体而言，我们应用小波变换将图像变换到多频域，其中高频部分可用于恢复丰富细节。我们还注意到属性的细粒度、更广范围控制对人脸编辑至关重要。为实现该目标，我们提出一种新颖的属性回归损失。在所提框架驱动下，我们实现了高保真任意人脸编辑，优于其他最先进方法。