: En demo av att generera ansikte/sketch från små patchar med hjälp av den föreslagna rekursiva generationen av dubbelriktade omvandlingsnätverk (r-BTN). Den vänstra kolumnen visar den givna skissen eller ansikte fläckar. De högra kolumnerna visar resultaten av rekursiv generering vid olika iteration steg i motsvarande överförd domän. Det föreslagna r-BTN genererar gradvis realistiska ansikten/sketches konsekvent till de givna små fläckarna. Vi börjar med att ställa en intressant men utmanande fråga, "Om en stor andel (t.ex. mer än 90% som visas i Bild. 1 ) av ansiktet/sketch saknas, kan en realistisk hel ansikte skiss / bild fortfarande uppskattas?" Befintliga ansiktskomplement och genereringsmetoder antingen inte genomföra domänöverföring lärande eller inte kan hantera stora saknade område. Till exempel tenderar inpainting-metoden att sudda ut den genererade regionen när det saknade området är stort (dvs. mer än 50 %). I detta dokument utnyttjar vi potentialen hos nätverk för djupinlärning för att fylla den stora saknade regionen (t.ex. så mycket som 95 % saknas) och skapa realistiska ansikten med hög trohet inom olika områden. Vi föreslår den rekursiva generationen av dubbelriktade transformationsnätverk (r-BTN) som rekursivt genererar ett helt ansikte/sketch från en liten skiss/face patch. Det stora saknade området och korsdomänutmaningen gör det svårt att generera tillfredsställande resultat med hjälp av en enkelriktad gränsöverskridande inlärningsstruktur. Å andra sidan skulle en framåt- och bakåtriktad inlärning mellan ansikte och skissdomäner möjliggöra rekursiv uppskattning av den saknade regionen på ett stegvist sätt ( Bild. 1) och ge tilltalande resultat. r-BTN antar också en kontradiktorisk begränsning för att uppmuntra skapandet av realistiska ansikten/sketcher. Omfattande experiment har utförts för att visa den överlägsna prestandan från r-BTN jämfört med befintliga potentiella lösningar.
Till exempel Song et al. REF presenterar det dubbelriktade omvandlingsnätverket (BTN), som genererar ett helt ansikte/sketch rekursivt genom att använda ett litet antal ansiktsfläckar.
Recursive Cross-Domain Face/Sketch Generation from Limited Facial Parts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}