ELEGANT模型:交换编码实现人脸属性高效迁移
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更新于2024-06-20
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"本文介绍了一种名为ELEGANT的人脸属性迁移模型,该模型通过交换潜在编码实现了在多个面部属性间的传输。ELEGANT解决了现有方法存在的问题,包括无法生成样本图像、不能同时处理多个属性以及生成图像质量较低。通过在潜在空间中解纠缠属性编码,ELEGANT能同时操纵多个属性,并且通过学习残差图像,可以在高分辨率下进行训练,生成具有精细细节和较少伪影的高质量图像。该模型在CelebA人脸数据库上的对比实验验证了其有效性。关键词包括人脸属性转移、样本图像生成、属性解纠缠和生成式对抗网络。"
ELEGANT模型是针对人脸属性迁移领域的一项创新,旨在解决现有技术的局限性。传统方法如DeepManifoldTraversal虽然能近似自然图像流形,但在处理时间、存储需求以及生成图像质量方面存在不足。ELEGANT模型接收具有相反属性的两个图像作为输入,通过交换它们在潜在空间的部分编码,能够在保持身份不变的情况下,将一种属性从一个图像转移到另一个图像。
模型的核心在于属性解纠缠,即在潜在空间中将不同面部属性编码分开,使得可以独立地操作每个属性。这种特性使得ELEGANT模型能同时处理多个面部属性的转移,例如在图1中展示的刘海属性的添加和删除。此外,ELEGANT通过学习残差图像,优化了在高分辨率下的训练过程,从而生成更加清晰、细节丰富的图像。对抗训练的多尺度鉴别器进一步提高了图像质量,减少了伪影的产生。
在CelebA人脸数据库的比较实验中,ELEGANT模型展示了优越的性能,成功克服了不能生成样本图像、不能同时转移多个属性以及生成图像质量低的问题。该模型的PyTorch实现可供研究者下载和使用,这将促进相关领域的研究和发展。
ELEGANT模型为条件图像生成提供了新的思路,特别是在人脸属性编辑领域,其高效、多属性处理和高质量图像生成的能力,为未来的人工智能应用,如虚拟试妆、娱乐图像编辑等,提供了强大的工具。
2022-03-23 上传
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