用于人脸老化的可逆图像到图像翻译器的递归链式连接

本文研究随时间渐进变化的建模与仿真，例如人脸老化。通过将年龄阶段视为图像域的序列，我们构建了一组变换器链，将图像从一个年龄域映射到下一个年龄域。借助近期的对抗式图像翻译方法，我们的方法不需要同一人在不同年龄的训练样本。此处，模型必须足够灵活，以将儿童面孔翻译为青年，并一路经过成年直至老年。我们发现链中的某些变换器可对其自身输出递归应用以覆盖多个阶段，从而压缩链条。该链的结构也揭示了底层物理过程的信息。我们使用精确且直观的度量展示了我们方法的性能，并在视觉上与人脸老化的最先进水平相匹配。