Abstrakt. Vi är intresserade av attributstyrd ansiktsgenerering: med en lågupplöst ansiktsinmatningsbild, en attributvektor som kan extraheras från en högupplöst bild (attributbild), genererar vår nya metod en highres-ansiktsbild för lågupplöst indata som uppfyller de givna attributen. För att ta itu med detta problem, vi konditionera CycleGAN och föreslå villkorlig CycleGAN, som är utformad för att 1) hantera oparade träningsdata eftersom utbildningen låg / hög-res och hög-res attribut bilder inte nödvändigtvis anpassa sig till varandra, och till 2) möjliggöra enkel kontroll av utseendet på genererat ansikte via inmatning attribut. Vi demonstrerar högkvalitativa resultat på den attribut-styrda villkorade CycleGAN, som kan syntetisera realistiska ansiktsbilder med utseende enkelt kontrolleras av användar-tillämpad attribut (t.ex., kön, makeup, hårfärg, glasögon). Genom att använda egenskapsbilden som identitet för att producera motsvarande villkorade vektor och genom att integrera ett nätverk för ansiktsverifiering blir det attributstyrda nätverket det identitetsstyrda villkorade CycleGAN som ger högkvalitativa och intressanta resultat vid identitetsöverföring. Vi demonstrerar tre applikationer på identitetsstyrda villkorade CycleGAN: identitetsbevarande ansiktsupplösning, ansiktsbyte och ansiktsgenerering, som konsekvent visar på fördelen med vår nya metod.
REF föreslog attributstyrd ansiktsgenerering för att översätta lågupplösta ansiktsbilder till högupplösta ansiktsbilder.
Attribute-Guided Face Generation Using Conditional CycleGAN
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}