基于修复的局部面部属性迁移
计算机视觉与模式识别
2020-10-13 v2 图像与视频处理
摘要
属性迁移一词指对图像进行改动，使给定输入图像的语义解释朝预期方向偏移，该方向由语义属性量化。典型的应用实例包括照片级真实的面部特征与表情改变，如改变发色、添加微笑、放大鼻子，或改变整个场景语境，如将夏日景观变为冬日全景。属性迁移的近期进展主要基于生成式深度神经网络，运用多种技术在生成器的潜空间操纵图像。本文针对局部属性迁移这一常见子任务提出新方法，其中仅需改动面部部分区域即可实现语义变化（例如去除胡须）。与先前通过生成新（全局）图像来实现此类局部改动的方法不同，我们提出将局部属性迁移表述为修复（inpainting）问题。通过仅移除并重新生成图像的部分区域，我们的属性迁移修复生成对抗网络（ATI-GAN）能够利用局部上下文信息聚焦于属性，同时保持背景不被修改，从而获得视觉上合理的结果。
引用
@article{arxiv.2002.03040,
title = {Local Facial Attribute Transfer through Inpainting},
author = {Ricard Durall and Franz-Josef Pfreundt and Janis Keuper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03040},
year = {2020}
}