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AgileGAN - Inversion-Consistent高質(zhì)量肖像風格化遷

2022-02-16 00:38 作者:小清舍  | 我要投稿


AgileGAN - Inversion-Consistent高質(zhì)量肖像風格化遷移框架(字節(jié)+南

Agile GAN一種新穎的逆向一致轉(zhuǎn)移高質(zhì)量肖像風格化的學習框架high quality portrait stylization

using only limited exemplars僅使用有限的示例

motivation

早期的neural style transfer methods struggle with style that need to strongly adapt to facial geometry

早期的神經(jīng)風格遷移方法與需要強烈適應面部幾何

調(diào)整最近的肖像風格化管道能夠以卡通風格產(chǎn)生有希望的結(jié)果

然而仍然可以觀察到各種文物因為雖然他們的逆映射可能有利于重建真實的人臉

however various artifacts can still be


它對不同的風格不是很健壯

方法:

我們的管道由兩個主要部分組成映射輸入圖像的分層變分編碼器映射輸入圖像的分層變分編碼器進入一個我們稱之為Z plus 的潛在空間和一個屬性感知生成器


該方法在創(chuàng)造高質(zhì)量的過程中,提供了更大的靈活性和高分辨率肖像風格化模型


我們的管道還可以通過負載代碼操作支持圖像編輯

展示了改變姿勢和照明的結(jié)果

該模型的結(jié)果也可以轉(zhuǎn)換成視頻序列,通過一階運動技術(shù),輸入視頻驅(qū)動程式化的圖像




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