本文提出一个基于面部构图信息的 Composition-aided Generative Adversarial Network (CA-GAN) 来生成面部素描 / 照片。通过使用成对的输入包括面部照片 / 素描和相应的面部标签来进行合成，最终使用堆叠的 CA-GANs (SCA-GAN) 去修正缺陷并增加有吸引力的细节，实验结果表明，我们的方法能够在广泛的具有挑战性的数据范围内生成视觉舒适、保持特征的面部素描 / 照片，并且取得了最佳的生成效果。

Dec, 2017

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

本文提出了 Semantic-aware Mask CycleGAN（SMCycleGAN）架构，可以将艺术画像翻译成照片现实视觉效果，该模型可以生成逼真的人类肖像，并通过向鉴别器馈送语义掩码的伪样本来强制其做出有用决策，以便对发电机进行优化以合成更逼真的人类肖像而不是将其他无关组件的相似度增加到最大。

Jun, 2023

本文介绍一种半监督方法，即带有噪声注入策略的 Semi-Cycle-GAN (SCG)，用于解决面部照片素描翻译中的配对数据集小且缺乏多样性以及来自不匹配照片 - 素描数据集所带来的隐写学现象等问题。实验证明 SCG 在公共基准测试中具有竞争性的性能，并且在野外照片上表现出优越的结果。

Jul, 2023

本研究提出了一种三方博弈生成对抗网络 (IDnet)，用于生成具有较高标识鉴别性的合成人脸图像，并证明其在人脸识别应用中的可行性和优越性。

Apr, 2023

本文使用生成模型和对抗网络探索了将草图合成为图像和将图像转换为草图的问题，并提出了一种新的多对抗网络框架，称为 Photo-Sketch Synthesis using Multi-Adversarial Networks (PS2-MAN)。通过采用 CycleGAN 框架，利用配对信息解决了耦合 / 配对翻译问题。实验结果表明，该框架在图像质量评估和图像匹配方面的性能优于现有的最先进解决方案。

Oct, 2017

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

本文系统介绍了传统方法和深度学习方法，尤其是生成对抗网络（GAN）在面部合成方面的应用及其对身份保护的重要性，并讨论未解决的困难和未来研究方向。

Jun, 2017

本文提出了 FaceFeat-GAN 模型，使用两阶段的模型合成人脸图像，通过在不同阶段的目标函数精心设计，能够在保留身份信息的同时生成高多样性和高质量的图像，较之前的方法表现显著优越。

Dec, 2018

本研究提出了一种新的生成对抗网络 (GAN) 方法，利用数据增强及信息流构建模块等技术，在摩托车、马和沙发等 50 类别的草图上合成逼真的图像，并在 Inception 分数上取得显著的改进。

Jan, 2018