Gaze korrigering syftar till att omdirigera personens blick in i kameran genom att manipulera ögonregionen, och det kan betraktas som en specifik bild återsyntes problem. Gaze korrigering har ett brett spektrum av applikationer i verkliga livet, såsom att ta en bild med stirrande på kameran. I detta dokument föreslår vi en ny metod som bygger på målarmodellen för att lära av ansiktsbilden för att fylla i de saknade ögonregionerna med nytt innehåll som representerar korrigerade ögonblickar. Dessutom kräver vår modell inte den träningsdatauppsättning som är märkt med den specifika huvudposen och information om ögonvinkeln, vilket gör att träningsdata är lätt att samla in. För att behålla identitetsinformationen för ögonregionen i den ursprungliga inmatningen föreslår vi en självstyrd förtränad modell för att lära sig vinkel-invarians-funktionen. Experiment visar att vår modell uppnår mycket övertygande blickkorrigerade resultat i den vilda datauppsättning som samlas in från webbplatsen och kommer att introduceras i detalj. Koden finns på https://github.com/zhangqianhui/GazeCorrection.
REF föreslår en GAN-baserad modell, GazeGAN, som bygger på inpainting för att lära sig av ansiktsbilden hur man fyller i den saknade korrigerade ögonblicken.
GazeCorrection:Self-Guided Eye Manipulation in the wild using Self-Supervised Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}