Vi presenterar ett nytt bildredigeringssystem som genererar bilder eftersom användaren tillhandahåller fri form masker, skisser och färg som indata. Vårt system består av ett end-to-end trainingable konvolutional nätverk. I motsats till de befintliga metoderna, använder vårt system helt fri form användarinmatning i form av färg och form. Detta gör det möjligt för systemet att svara på användarens skiss och färgingångar, med hjälp av dem som riktlinjer för att generera en bild. I detta arbete tränade vi nätverket med ytterligare en stilförlust, vilket gjorde det möjligt att generera realistiska resultat trots att stora delar av bilden togs bort. Vår föreslagna nätverksarkitektur SC-FEGAN är väl lämpad för att generera högkvalitativa syntetiska bilder med intuitiva användaringångar.
Nyligen föreslås ett annat ansiktsredigeringssystem SC-FEGAN REF, som genererar högkvalitativa bilder när användare tillhandahåller den fria formen som indata.
SC-FEGAN: Face Editing Generative Adversarial Network With User’s Sketch and Color
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}