基于StyleGAN的人脸姿态与表情迁移
计算机视觉与模式识别
2025-04-18 v1 人工智能
摘要
我们提出一种用于人脸图像姿态和表情迁移的方法。给定源人脸图像和目标人脸图像，模型会生成一种将源人脸图像的姿态和表情转移到目标身份上的输出图像。该架构包含两个编码器和一个将两个输入投影到StyleGAN2潜在空间的映射网络，从而生成输出。训练是从大量个体的视频序列中进行的自监督式的，无需人工标注。我们的模型实现了对随机身份的可控姿态和表情合成，接近实时性能。
引用
@article{arxiv.2504.13021,
title = {Pose and Facial Expression Transfer by using StyleGAN},
author = {Petr Jahoda and Jan Cech},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13021},
year = {2025}
}
备注
Accepted at CVWW 2024. Presented in Terme Olimia, Slovenia