Jul, 2018

SiGAN: Siamese 对抗生成网络用于保留身份的人脸超分辨率

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TL;DR提出了一种基于 Siamese 网络的生成对抗网络（SiGAN）来重建视觉上类似于其对应身份的高分辨率人脸，包括重建误差和身份标签信息，并在 SiGAN 的生成器对和鉴别器中迭代优化，实现了照片般逼真的面部重建和身份识别。实验结果表明，SiGAN 在客观面部验证性能上明显优于现有的人脸幻觉 GAN，并实现了照片般逼真的重建。此外，对于未包含在训练中的未知身份输入 LR 面孔，SiGAN 仍然可以做得很好。
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发现论文，激发创造
  • 用于面部图像超分辨率的超身份卷积神经网络

    提出一种 Super-Identity 卷积神经网络（SICNN）用于人脸超分辨率生成任务，该方法能够恢复面部身份信息并克服动态域分歧问题，可以生成更加真实的面孔并显著提高超低分辨率人脸的可识别性。

    Nov, 2018

  • 利用复制粘贴 GAN 技术进行阴影缩略图人脸超分辨率处理

    本研究提出了一种基于 CPGAN 的面部高清修复方法，通过利用内部 CPnet 提取低分辨率面部图片中的面部信息，外部 CPnet 来处理非统一的照明环境，使用新的照明补偿损失从外部导引照片中提取照明信息，该方法能够有效地产生高质量的面部图像。

    Feb, 2020

  • 生成逼真的训练数据以提高人脸识别准确性

    本文研究使用合成数据来增强面部数据集的可行性。我们提出了一种新颖的生成对抗网络（GAN），可以将相关身份属性与非相关身份属性区分开来。我们的 GAN 能够生成数据增强的合成图像，并且该模型可以提高面部识别模型的准确率。

    Oct, 2018

  • 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

    本文提出了一种基于 TP-GAN 网络的真实主观正面合成方法，通过引入对局部纹理的注意力网络，并结合对称损失、身份保留损失等方式来解决这个本质上存在不确定性的挑战性问题。实验结果表明，该方法不仅在感知结果上表现出色，而且在大角度人脸识别方面也优于现有的最新方法。

    Apr, 2017

  • 生成对抗网络的潜空间的语义分解

    本研究提出一种新的算法用于训练生成式对抗网络，并联合学习身份（例如个人）和观察（例如具体照片）的潜在代码。我们使用成对的训练模式，可生成多样的相同主题图像，并保持灯光和姿势等相关方面的特征，进而提高图像的真实感。结果表明，基于 Siamese 辨别器进行的训练能够生成逼真的与身份相符的照片。

    May, 2017

  • SeCGAN：基于语义一致性的平行条件生成式对抗网络用于人脸编辑

    通过提出一种语义信息导向的生成对抗网络 SeCGAN，可无需指定目标语义掩码的情况下，利用语义信息进行人脸图像编辑，从而在保持质量指标的前提下，在 CelebA 和 CelebA-HQ 上生成具有更准确属性的面部图像，优于竞争基线项。

    Nov, 2021

  • 使用生成对抗网络的照片级单图像超分辨率

    本文提出了 SRGAN 框架，通过引入对抗性损失和感知损失函数，成功应用 GAN 进行图像超分辨率，能够生成 4 倍放大因子下的自然真实图像。大量实验和 MOS 测试证明 SRGAN 在视觉效果上具有显著的优势。

    Sep, 2016

  • ESRGAN：增强型超分辨率生成对抗网络

    该研究通过提出 ESRGAN，改进了 SRGAN 的网络架构、对抗损失和感知损失三个关键部分。ESRGAN 获得了 PIRM2018-SR 挑战的第一名，并取得了比 SRGAN 更好的视觉质量和更真实、更自然的纹理。

    Sep, 2018

  • 用于人脸照片 - 素描合成和识别的身份感知 CycleGAN

    本研究提出了一种基于 IACycleGAN 模型的人脸照片 - 草图合成算法，采用感知损失监督图像生成网络以改进 CycleGAN，在关键的面部区域（如眼睛和鼻子）的合成过程中更加注重识别，同时还使用合成样本和真实样本的三元组损失增强了识别模型，在 CUFS 和 CUFSF 数据库上的实验结果表明，所提出的方法在合成图像质量和草图 - 照片识别精度方面均优于多个现有的先进方法。

    Mar, 2021

  • 语义脸部图像合成的对抗性身份注入

    通过使用一个交叉注意力机制来合并身份、风格和语义特征生成尽可能与输入相似的人脸的 SIS 架构，不仅适用于保护身份，而且在面部识别对抗攻击中也是有效的。

    Apr, 2024