基于稀疏交互引导的区域感知人像精修
计算机视觉与模式识别
2023-04-25 v2
摘要
人像精修旨在提升输入人像照片的美学质量，尤其需要以人体区域为优先。基于深度学习的方法大幅提升了精修效率并给出了有前景的精修结果。然而，现有人像精修方法聚焦于自动精修，将所有人区域同等对待并忽略用户对特定个体的偏好，因而在交互场景中灵活性受限。本文中，我们强调用户意图的重要性并探索交互式人像精修任务。具体而言，我们提出一个具两分支的区域感知精修框架：自动分支与交互分支。自动分支包含编码-解码过程，在无用户引导下搜索区域候选并执行自动区域感知精修。交互分支将稀疏用户引导编码为优先级条件向量，并通过区域选择模块调制潜特征以进一步强调用户指定区域。实验结果表明，我们的交互分支有效捕获用户意图，并在稀疏用户引导下良好泛化至未见场景，而我们的自动分支也因改进的区域感知能力优于最先进的精修方法。
引用
@article{arxiv.2304.04017,
title = {Region-Aware Portrait Retouching with Sparse Interactive Guidance},
author = {Huimin Zeng and Jie Huang and Jiacheng Li and Zhiwei Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04017},
year = {2023}
}