I detta dokument föreslår vi ett geometriskt-kontrastivt generativt kontrarioellt nätverk GC-GAN för att generera ansiktsuttrycksbilder som är beroende av geometrisk information. Särskilt, med tanke på ett input-ansikte och ett måluttryck som anges av en uppsättning ansiktsmarkeringar, kan ett identitetsbevarande ansikte skapas med hjälp av måluttrycket. För att inbädda ansiktsgeometri på ett semantiskt grenrör införlivar vi kontrasterande inlärning i villkorliga GAN. Experimentella resultat visar att grenröret är känsligt för förändringar i ansiktsgeometri både globalt och lokalt. Med hjälp av det semantiska grenröret visas dynamiska smidiga övergångar mellan olika ansiktsuttryck via geometrisk interpolering. Dessutom kan vår metod även användas i ansiktsuttrycksöverföring även om det finns stora skillnader i ansiktsform mellan målansikten och köransikten.
I samma riktning, Qiao et al. REF, föreslog en geometri-kontrastiv GAN (GC-GAN) för att överföra ansiktsuttryck över olika identiteter med hjälp av ansikte geometri.
Geometry-Contrastive Generative Adversarial Network for Facial Expression Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}