I detta dokument föreslår vi en Geometri-kontrastive Generative Adversarial Network (GC-GAN) för överföring av kontinuerliga känslor över olika ämnen. Med tanke på ett input ansikte med vissa känslor och ett mål ansiktsuttryck från ett annat ämne, GC-GAN kan generera en identitetsbevarande ansikte med måluttrycket. Geometri information introduceras i CGNs som kontinuerliga villkor för att vägleda generering av ansiktsuttryck. För att hantera avvikelserna mellan olika ämnen eller känslor används kontrasterande inlärning för att omvandla geometriska grenrör till ett inbäddat semantiskt grenrör av ansiktsuttryck. Därför injiceras den inbyggda geometrin i GAN:s latenta rum och kontrollerar känslogenereringen effektivt. Experimentella resultat visar att vår föreslagna metod kan tillämpas i ansiktsuttrycksöverföring även om det finns stora skillnader i ansiktsformer och uttryck mellan olika ämnen.
REF använde geometri (facial landmärken) för att styra uttrycket syntes med en ansiktsgeometri inbäddning nätverk och föreslog en Geometri-kontrastive Generative Adversarial Network (GC-GAN) för att överföra kontinuerliga känslor över olika ämnen, även om det fanns stora skillnader i former.
Geometry-Contrastive GAN for Facial Expression Transfer
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}