Traditionella ansiktsredigeringsmetoder kräver ofta att ett antal sofistikerade och uppgiftsspecifika algoritmer tillämpas den ena efter den andra – en process som är tröttsam, skör och beräkningsintensiv. I detta dokument föreslår vi en end-to-end generative adversarial network som leder till en ansiktsspecifik löslig representation av inneboende ansiktsegenskaper, inklusive form (dvs. normal), albedo, och belysning, och en alfa matt. Vi visar att detta nätverk kan tränas på "in-the-wild" bilder genom att införliva en in-network fysiskt baserad bildformation modul och lämpliga förlustfunktioner. Vår upplösande latent representation möjliggör semantiskt relevanta redigeringar, där en aspekt av ansiktets utseende kan manipuleras samtidigt som ortogonala egenskaper fixeras, och vi demonstrerar dess användning för ett antal ansiktsredigeringsprogram.
REF förlitar sig på en 3DMM-modell tillsammans med GAN för att lösa upp representationen av ansiktsegenskaper.
Neural Face Editing with Intrinsic Image Disentangling
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}