Ansiktsuttryck redigering är en utmanande uppgift eftersom det behöver en hög nivå semantisk förståelse av indata ansikte bild. I konventionella metoder, antingen parade träningsdata krävs eller det syntetiska ansiktets upplösning är låg. Dessutom kan endast kategorierna ansiktsuttryck ändras. För att ta itu med dessa begränsningar föreslår vi en expression Generative Adversarial Network (Exprgan) för fotorealistisk ansiktsuttrycksredigering med kontrollerbar uttrycksintensitet. En expression controller modul är speciellt utformad för att lära sig en expressiv och kompakt uttryck kod utöver encoder-dekoder nätverket. Denna nya arkitektur gör det möjligt att kontinuerligt justera uttrycksintensiteten från låg till hög. Vi visar vidare att vår Exprgan kan användas för andra uppgifter, såsom expression överföring, bildsökning, och dataförstärkning för utbildning förbättrad ansiktsuttryck modeller. För att ta itu med utbildningsdatabasens ringa storlek föreslås ett effektivt system för stegvist lärande. Kvantitativa och kvalitativa utvärderingar av de allmänt använda uppgifterna i Oulu-CASIA visar Exprgans effektivitet.
För att ta itu med denna fråga, Ding et al. REF, föreslog en uttrycklig GAN (Exprgan) för ansiktsuttryck redigering som använder en uttryck controller modul.
ExprGAN: Facial Expression Editing with Controllable Expression Intensity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}