Ansikte åldrande och föryngring är att förutsäga ansiktet på en person i olika åldrar. Även om enorma framsteg har gjorts i detta ämne, finns det två centrala problem fortfarande i stort sett olösta: 1) majoriteten av tidigare arbeten kräver sekventiella träningsdata, vilket är mycket sällsynt i verkliga scenarier, och 2) hur man samtidigt gör åldrande ansikte och bevara personlighet. För att ta itu med dessa frågor utvecklar vi i detta dokument en ny mekanism för dubbla villkorade GAN (Dual CGANs), som gör det möjligt för ansiktsåldrande och föryngring att tränas från flera uppsättningar omärkta ansiktsbilder med olika åldrar. I vår arkitektur omvandlar den primära villkorliga GAN en ansiktsbild till andra åldrar baserat på ålderstillståndet, medan den dubbla villkorliga GAN lär sig att invertera uppgiften. Därför en förlustfunktion som förklarar rekonstruktion felet av bilder kan bevara den personliga identiteten, medan discriminators på de genererade bilderna lär sig övergångsmönster (t.ex. form och textur förändringar mellan åldersgrupper) och vägleda generation av åldersspecifika fotorealistiska ansikten. Experimentella resultat av två offentliga datauppsättningar visar den föreslagna ramens tilltalande resultat genom att jämföra med de senaste metoderna.
Sång och al. REF presenterar en dubbel villkorad GAN för att samtidigt göra en serie åldersförändrade bilder av en person.
Dual Conditional GANs for Face Aging and Rejuvenation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}