I denna uppsats föreslår vi en roman Deep Localized Makeup Transfer Network för att automatiskt rekommendera den mest lämpliga makeupen för en kvinna och syntes makeupen på hennes ansikte. Med tanke på en före-makeup ansikte, hennes mest lämpliga makeup bestäms automatiskt. Sedan matas både preferent makeup och referensansiktena in i det föreslagna Deep Transfer Network för att generera after-makeup-ansiktet. Vår end-to-end makeup överföring nätverk har flera fina egenskaper inklusive: (1) med kompletta funktioner: inklusive foundation, läppglans och ögonskugga överföring; (2) kosmetisk specifik: olika kosmetika överförs på olika sätt; (3) lokaliserad: olika kosmetika tillämpas på olika ansiktsregioner; (4) producerar naturligt ser resultat utan uppenbara artefakter; (5) kontrollerbar makeup lätthet: olika resultat från lätt makeup till tung makeup kan genereras. Kvalitativa och kvantitativa experiment visar att vårt nätverk utför mycket bättre än metoderna för [Guo and Sim, 2009] och två varianter av NerualStyle [Gatys et al., 2015a].
Liu m.fl. REF föreslår en djup lokaliserad makeup överföring nätverk för att automatiskt överföra makeup från en referens ansikte till en före-makeup ansikte.
Makeup like a superstar: Deep Localized Makeup Transfer Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}