LPFF：一个面向大姿态人脸生成器的人像数据集
计算机视觉与模式识别
2023-03-28 v1
摘要
近年来，利用生成网络创建二维逼真人脸图像与三维人脸形状已成为热门话题。现有人脸生成器在小到中姿态（相对于正面人脸）上表现优异，但难以在大姿态下生成逼真结果。三维感知生成器在大姿态下的扭曲渲染结果进一步表明，所生成的三维人脸形状远偏离真实三维人脸分布。我们发现上述问题由训练数据集的姿态不平衡所致。在本文中，我们提出LPFF，一个由19,590张高质量真实大姿态人像图像组成的大姿态Flickr人脸数据集。我们利用该数据集训练可处理大姿态人脸图像的二维人脸生成器，以及可生成逼真人脸几何的三维感知生成器。为更好地验证我们的姿态条件三维感知生成器，我们开发了一种新的FID度量来评估三维层级性能。通过该新颖FID度量及其他实验，我们表明LPFF可帮助二维人脸生成器拓展其潜空间并更好地操控大姿态数据，并帮助三维感知人脸生成器实现更好的视角一致性与更逼真的三维重建结果。
引用
@article{arxiv.2303.14407,
title = {LPFF: A Portrait Dataset for Face Generators Across Large Poses},
author = {Yiqian Wu and Jing Zhang and Hongbo Fu and Xiaogang Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.14407},
year = {2023}
}
备注
9 figures