迈向细粒度面部表情操控
计算机视觉与模式识别
2020-12-07 v2
摘要
面部表情操控旨在根据给定的条件编辑面部表情。先前的方法在离散情绪标签或绝对条件（例如面部动作单元）的指导下编辑输入图像以获得期望的表情。然而，这些方法要么受限于改变与条件无关的区域，要么在细粒度编辑上效率低下。在本研究中，我们综合考虑这两个目标并提出了一种新方法。首先，我们用相对条件（具体为相对动作单元）替代连续的绝对条件。借助相对动作单元，生成器学会仅变换由非零值相对 AU 指定的感兴趣区域。其次，我们的生成器构建于 U-Net 之上，并通过多尺度特征融合（MSF）机制加强以实现高质量表情编辑。在定量与定性评估上的大量实验证明了我们所提方法相较于最先进的表情编辑方法的改进。代码见 \url{https://github.com/junleen/Expression-manipulator}。
引用
@article{arxiv.2004.03132,
title = {Toward Fine-grained Facial Expression Manipulation},
author = {Jun Ling and Han Xue and Li Song and Shuhui Yang and Rong Xie and Xiao Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.03132},
year = {2020}
}