StyleCariGAN：通过 StyleGAN 特征图调制生成漫画

我们提出一种基于形状与风格操控、使用 StyleGAN 的漫画生成框架。我们的框架称为 StyleCariGAN，可从输入照片自动生成逼真且细致的漫画，并可选控制形状夸张程度与色彩风格化类型。我们方法的关键组件是用于调制 StyleGAN 粗层特征图以产生理想漫画形状夸张的形状夸张块。我们首先通过将以照片为对象的 StyleGAN 的细层替换为训练用于生成漫画的 StyleGAN 的对应层，构建层混合 StyleGAN，实现照片到漫画的风格转换。给定输入照片，该层混合模型可生成细致的漫画色彩风格化，但无形状夸张。我们随后将形状夸张块附加到层混合模型的粗层，并训练这些块以在保留输入特征外观的同时创建形状夸张。实验结果表明，相较于当前最先进方法，我们的 StyleCariGAN 生成了逼真且细致的漫画。我们展示了 StyleCariGAN 还支持其他基于 StyleGAN 的图像操控，如面部表情控制。