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.
REF föreslog ett Geometrikontrastivt Generativt Adversarial Network (GC-GAN) för överföring av kontinuerliga känslor mellan olika ämnen.
Geometry-Contrastive Generative Adversarial Network for Facial Expression Synthesis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}