SARA：基于空间对齐与区域自适应归一化的可控妆容迁移
计算机视觉与模式识别
2024-05-22 v2
摘要
妆容迁移是将参考图像中的妆容风格迁移到源图像，同时保留源图像身份的过程。该技术需求广泛且应用众多。然而，现有方法缺乏对妆容风格的精细控制，在处理较大空间错位时难以获得高质量结果。为此，本文提出一种新颖的空间对齐与区域自适应归一化方法（SARA）。我们的方法可生成细致的妆容迁移结果，能够处理较大空间错位，并实现部位特定与色调可控的妆容迁移。具体而言，SARA 包含三个模块：首先，空间对齐模块保留妆容的空间上下文并提供目标语义图以引导与形状无关的风格编码；其次，区域自适应归一化模块利用逐区域编码与归一化解耦形状与妆容风格，从而消除空间错位；最后，妆容融合模块通过注入学习到的缩放与偏置参数来融合身份特征与妆容风格。实验结果表明，我们的 SARA 方法优于现有方法，并在两个公开数据集上取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2311.16828,
title = {SARA: Controllable Makeup Transfer with Spatial Alignment and Region-Adaptive Normalization},
author = {Xiaojing Zhong and Xinyi Huang and Zhonghua Wu and Guosheng Lin and Qingyao Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16828},
year = {2024}
}