State-of-the-art tekniker i Generative Adversarial Networks (Gans) såsom cykelGAN kan lära sig kartläggning av en bilddomän X till en annan bilddomän Y med hjälp av oparade bilddata. Vi utökar cykelGAN till villkorlig cykelGan sådan att kartläggningen från X till Y utsätts för attributet villkor Z. Använda ansiktsbild generation som ett program exempel, där X är en låg upplösning ansikte bild, Y är en högupplöst ansikte bild, och Z är en uppsättning attribut relaterade till ansikts utseende (t.ex. kön, hårfärg, leende), presenterar vi vår metod för att införliva Z i nätverket, så att hallucinerade hög upplösning ansikte bild Y inte bara uppfyller den låga upplösningen begränsning inneboende i X, men också attributet villkor som föreskrivs av Z. Med hjälp av ansiktsfunktion vektor extraherad från ansiktsverifiering nätverk som Z, visar vi effektiviteten i vår strategi för identitetbevarande ansiktsbild super-upplösning. Vår strategi är allmän och tillämpas på högkvalitativ ansiktsbildsgenerering där specifika ansiktsattribut enkelt kan styras i de automatiskt genererade resultaten.
Tillvägagångssättet av REF utför attribut-styrd ansiktsbildgenerering på oparerade bilddata.
Conditional CycleGAN for Attribute Guided Face Image Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}