Oct, 2017

GP-GAN: 基于特征点的面部生成网络维护性别特征

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TL;DR本文致力于使用生成模型（GP-GAN）从所给的面部标志点中合成对应的面部图片，并通过大量实验证明，该方法可以通过保留性别等信息从面部标志点中生成更准确的面部图片。
facial landmarksgenerative modelsgp-gangender preservationface synthesis
发现论文，激发创造
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    本文提出了一种基于面部标记点位置的新方法来揭示生成式对抗网络 (GAN) 合成图像的不同之处，并通过实验证明了 SVM 分类器使用面部标记点位置的效果可用于对 GAN 合成的面部进行分类。

    Mar, 2019

  • 超越脸部旋转：全局和局部感知 GAN 用于逼真且保留身份特征的前方合成

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    Apr, 2017

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    Sep, 2022

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    Oct, 2019

  • 基于标志物辅助的 CycleGAN 卡通人脸生成

    使用未成对的训练数据和特征点辅助的 CycleGAN，我们能够高质量地生成漫画面孔，这些面孔几乎无法与艺术家绘制的面孔区分，这种方法建立在面部结构的一致性基础上。

    Jul, 2019

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    Nov, 2017

  • 基于 GAN 的面部视频修复中的现实地标导向

    本研究中我们提出了一种用于表情驱动的视频修复的网络，利用生成对抗网络来处理静态和移动的遮挡物以生成完整的人脸图像，并借助面部标志和无遮挡参考图像来保持用户身份的一致性和情感的细节修复，为静态和动态帧中的面部视频消除遮挡提供了逼真和连贯的结果。

    Feb, 2024

  • 基于条件生成对抗网络的人脸老化

    本文提出了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的自动面部老化方法，强调在改变面部属性的同时，保留原始人物身份。通过新颖的 GAN 潜在向量的 “身份保持” 优化方法，通过现有的面部识别和年龄估计解决方案，对所得到的老化和回复面部图像进行客观评价，证明了所提方法的高潜力。

    Feb, 2017

  • 面部合成中开放式身份保持的探索

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    Mar, 2018