I detta dokument föreslår vi en effektiv ansiktskompletteringsalgoritm med hjälp av en djup generativ modell. Annorlunda än välstuderad bakgrundskomplettering är uppgiften att slutföra ansiktet mer utmanande eftersom det ofta kräver att generera semantiskt nya pixlar för de saknade nyckelkomponenterna (t.ex. ögon och munnar) som innehåller stora variationer i utseendet. Till skillnad från befintliga icke-parametriska algoritmer som söker efter patchar att syntetisera, genererar vår algoritm direkt innehåll för saknade regioner baserat på ett neuralt nätverk. Modellen är tränad med en kombination av en rekonstruktion förlust, två motgångar förluster och en semantisk parsing förlust, som garanterar pixel trohet och lokalt-global innehåll konsekvens. Med omfattande experimentella resultat visar vi kvalitativt och kvantitativt att vår modell kan hantera ett stort område med saknade pixlar i godtyckliga former och generera realistiska resultat i ansiktet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utbildade GAN med en kombination av återuppbyggnadsförlust, två kontradiktoriska förluster och en semantisk parsingförlust för ansiktsbehandling.
Generative Face Completion
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}