Ansiktsattributredigering syftar till att manipulera enstaka eller flera attribut på en given ansiktsbild, dvs. att skapa en ny ansiktsbild med önskade attribut samtidigt som andra detaljer bevaras. Nyligen är det generativa kontrariska nätet (GAN) och enkoder-dekoder arkitektur vanligtvis införlivade för att hantera denna uppgift med lovande resultat. Baserat på encoder-dekoder arkitektur, ansiktsattribut redigering uppnås genom att avkoda latent representation av ett givet ansikte som är beroende av de önskade attributen. Vissa befintliga metoder försöker etablera en attributoberoende latent representation för ytterligare attributredigering. Denna egenskapsoberoende begränsning av den latenta representationen är emellertid överdriven eftersom den begränsar den latenta representationens förmåga och kan leda till informationsförlust, vilket leder till översvallande eller snedvriden produktion. I stället för att införa begränsningar på latent representation, i detta arbete, föreslår vi att tillämpa en attributklassificering begränsning till den genererade bilden för att bara garantera rätt ändring av önskade attribut, dvs. att ändra vad du vill. Under tiden introduceras rekonstruktionslärandet för att bevara attributet - exklusive detaljer, med andra ord, för att bara ändra vad du vill. Dessutom används det kontradiktoriska lärandet för visuellt realistisk redigering. Dessa tre komponenter samarbetar med varandra och bildar en effektiv ram för högkvalitativ ansiktsattributredigering, kallad AttGAN. Dessutom utvidgas den föreslagna metoden för attributstilsmanipulation på ett oövervakat sätt. Experiment på två vilda datauppsättningar, CelebA och LFW, visar att den föreslagna metoden överträffar hjärtats tillstånd på realistisk attributredigering med andra ansiktsdetaljer väl bevarade.
AttGAN REF introducerar en attribut-medveten begränsning samt en rekonstruktion-baserad legalisering för att uppnå "bara ändra vad du vill".
AttGAN: Facial Attribute Editing by Only Changing What You Want
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}