MakeupBag:解耦妆容提取与施加
计算机视觉与模式识别
2020-12-04 v1
摘要
本文提出 MakeupBag,一种用于自动妆容风格迁移的新方法。我们所提出的技术能够将参考人脸图像中的新妆容风格迁移到另一张未见过的面部照片上。我们将妆容解耦与面部妆容施加作为可分离目标来求解,这与当前其他将两项任务纠缠在一起的深度方法不同。MakeupBag 为我们的方法带来了显著优势,因为它允许对提取的妆容风格进行定制和像素级特定修改,而这是当前方法无法做到的。我们进行了广泛的定性及数值实验,证明了该方法所生成图像的高质量和准确性。此外,与大多数其他当前方法不同,MakeupBag 同时处理经典妆容以及极端与角色妆容的迁移。在对比分析中,MakeupBag 被证明优于当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2012.02157,
title = {MakeupBag: Disentangling Makeup Extraction and Application},
author = {Dokhyam Hoshen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02157},
year = {2020}
}