Detta dokument presenterar en Deep convolutional nätverksmodell för Identity-Aware Transfer (DIAT) av ansiktsattribut. Med tanke på källinmatningsbilden och referensattributet syftar DIAT till att generera en ansiktsbild (dvs. målbild) som inte bara äger referensattributet utan också behåller samma eller liknande identitet som den ingående bilden. Vi utvecklar ett tvåstegsprogram för att överföra indatabilden till varje referensattributetikett. Ett feed-forward transform nätverk tränas först genom att kombinera perceptuell identitet-medveten förlust och GAN-baserade attribut förlust, och ett ansikte förbättring nätverk införs sedan för att förbättra den visuella kvaliteten. Vi definierar vidare perceptuell identitetsförlust på de konvolutionella funktionskartorna för attributet discriminator, vilket resulterar i en DIAT-A-modell. Våra DIAT- och DIAT-A-modeller kan ge en enhetlig lösning för flera representativa ansiktsattributöverföringsuppgifter som expression överföring, tillbehör borttagning, åldersprogression och könsöverföring. De experimentella resultaten bekräftar deras effektivitet. Även för vissa identitetsrelaterade attribut (t.ex. kön), kan vår DIAT-A få visuellt imponerande resultat genom att ändra attributet samtidigt behålla de flesta identitetsdetaljer i källbilden.
I REF, Li et al. föreslog en djupgående modell för konvolutionsnätverk för identitetsmedveten överföring av ansiktsattribut.
Deep Identity-aware Transfer of Facial Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}