Detta dokument fokuserar på problemet med att generera mänskliga ansiktsbilder från specifika attribut. De befintliga CNN-baserade modellerna för ansiktsgenerering ignorerar emellertid antingen det framtagna ansiktets identitet eller underlåter att bevara referensansiktsbildens identitet. Här tar vi itu med detta problem ur optimeringssynpunkt och föreslår en optimeringsmodell för att generera mänskligt ansikte med de givna attributen samtidigt som referensbildens identitet behålls. Egenskaperna kan erhållas från den attributstyrda bilden eller genom att justera attributegenskaperna i referensbilden. Med det djupa konvolutionsnätet "VGG-Face" definieras förlusten på de konvolutionella funktionskartorna. Vi tillämpar sedan lutning anständig algoritm för att lösa detta optimeringsproblem. Resultaten bekräftar effektiviteten hos vår metod för attributdriven och identitetsbevarande ansiktsgenerering.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslås en metod för attributdriven och identitetsbevarande ansiktsgenerering.
Convolutional Network for Attribute-driven and Identity-preserving Human Face Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}