面向野外人脸照片的半监督人脸素描合成

人脸素描合成在过去几年中取得了巨大进展。近期基于深度神经网络的方法能够从人脸照片生成高质量素描。然而，由于训练数据（照片-素描对）的缺乏，此类基于深度学习的方法均无法成功应用于野外人脸照片。本文提出一种半监督深度学习架构，通过利用额外的训练人脸照片，将人脸素描合成扩展至处理野外人脸照片。我们不以真实素描监督网络，而是先在输入照片与一小参考集照片-素描对中的照片之间于特征空间执行块匹配；随后使用相应的素描特征块组合出伪素描特征表示以监督网络。借助所提方法，我们可使用一小参考集照片-素描对与一大无真实素描的人脸照片数据集训练网络。实验表明，我们的方法在公开基准与野外人脸照片上均达到最先进的性能。代码见 https://github.com/chaofengc/Face-Sketch-Wild。