Vi föreslår en ram baserad på Generativa Adversarial Networks för att lösgöra identitet och attribut av ansikten, så att vi bekvämt kan reombine olika identiteter och attribut för identitet bevara ansiktet syntes i öppna domäner. Tidigare identitet bevara ansikte syntes processer är till stor del begränsad till att syntetisera ansikten med kända identiteter som redan är i träningsdatasetet. För att syntetisera ett ansikte med identitet utanför träningsdatauppsättningen, kräver vårt ramverk en ingångsbild av det objektet för att producera en identitet vektor, och varje annan ingång ansikte bild för att extrahera en egenskap vektor fånga, t.ex. pose, känslor, belysning, och även bakgrunden. Vi reombinerar sedan identitetsvektorn och egenskapsvektorn för att syntetisera ett nytt ansikte på objektet med det extraherade attributet. Vår föreslagna ram behöver inte kommentera ansiktenas egenskaper på något sätt. Den tränas med en asymmetrisk förlustfunktion för att bättre bevara identiteten och stabilisera träningsprocessen. Det kan också effektivt utnyttja stora mängder omärkta träningsansiktsbilder för att ytterligare förbättra troheten hos syntetiserade ansikten för försökspersoner som inte presenteras i den märkta utbildningsansiktsuppsättningen. Våra experiment visar hur effektivt det föreslagna ramverket är. Vi presenterar också dess användning i en mycket bredare uppsättning av applikationer inklusive frontalization, ansikte attribut morfing, och ansikte motstående exempel upptäckt.
IPGAN REF lösgör identiteten och attributen för ansikten som vektorer.
Towards Open-Set Identity Preserving Face Synthesis
{'venue': '2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}