Sep, 2023

无监督利用三维感知潜在扩散模型对面部特征进行解耦

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TL;DR本文提出了一种新颖的无监督解缠面部表情和身份表示的框架 ——LatentFace，并使用 3D 感知的潜入模型来解决这一问题。该方法在面部表情识别和面部验证等无监督面部表示学习模型中取得了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
  • 通过潜在空间映射的人脸身份分离

    本文提供了一种使用预训练网络来学习数据的解缠表示的方法，以实现最小的监督，同时展示了该方法在头部图像领域上成功将身份从其他面部属性中解缠并显示出较好的评估结果。

    May, 2020

  • WildFusion：学习视角空间中的三维感知潜空扩散模型

    基于视图空间和潜在扩散模型的 3D 感知图像合成方法，通过压缩潜在表示学习图像的 3D 结构，实现高质量的 3D-consistent 图像合成，无需多视角或 3D 几何的直接监督，不依赖于规范化的相机坐标。

    Nov, 2023

  • 自动解码潜在的三维扩散模型

    本文提出了一种新颖的生成静态和关节 3D 资产的方法，其中核心是一个 3D 自解码器框架，将目标数据集中学习到的属性嵌入潜在空间，然后通过解码来渲染具有一致性的外观和几何体积表示；在不需要摄像头信息的情况下，通过学习来进行更加高效的训练，实现了在各种基准数据集和指标上超越同类别替代方法的影响力。

    Jul, 2023

  • 3D 人脸形状的解耦表示学习

    本文介绍了一种设计三维人脸形状表征的新策略。通过将面部形状分解为身份部分和表情部分进行非线性编码和解码，利用属性分解框架对三维面孔网格进行表示，以更好地表示通常在彼此之间非线性变形的面孔形状。实验结果表明，我们的方法在分解身份和表情部分方面比现有方法表现更好，而且可以使用我们的方法获得更自然的表情转移结果。

    Feb, 2019

  • 从面部图像学习解耦表情表示

    本文使用对抗学习方法学习人脸图像的解缠表示，提高了在 AffectNet 数据集上表情识别任务的准确率。

    Aug, 2020

  • CLR-Face：基于得分驱动扩散模型的盲目人脸修复的条件潜在精细化

    我们提出了一种基于扩散先验的 VQGAN 结构，在学习完整的潜在嵌入分布的同时，迭代地从受损对应物恢复干净嵌入，结合身份恢复网络的输出对逆向扩散过程进行约束，以在潜在空间中实现知觉和保真度的分离，取得最佳性能。

    Feb, 2024

  • 无监督的三维离群检测与潜在扩散模型

    使用潜在扩散模型 (LDM) 实现了对高分辨率 3D 医学数据的强健异常检测，与使用潜在转换模型 (LTMs) 的方法相比，LDM 方法表现更好、对潜在表示更不敏感、内存缩放更合理以及生成更好的空间异常图。

    Jul, 2023

  • 通过潜在扩散模型对人脸图像进行保留身份的老化处理

    本文提出、训练和验证了使用潜在的文本到图像扩散模型来综合老化和年轻化的人脸图像，评估了该方法在 CelebA 和 AgeDB 数据集上的表现，发现与现有的最先进基线相比，误识率显著降低了约 44%。

    Jul, 2023

  • 线性编码面部语义的无监督解缠

    本文介绍了一种无需外部监督即可将线性编码的面部语义从 StyleGAN 中分离的方法，并结合稳定的三维可变形面部重建方法将单视图 GAN 生成物分解为多个语义。同时，我们还展示了沿着分离表示进行引导外推可以帮助进行数据增强，并提供了对我们学习到的面部表示的分析。

    Mar, 2021

  • 一种用对抗神经张量方法学习分离表示的方法

    本文提出了一种无监督的深度学习方法来分离在野外拍摄的脸部图像中的多个潜在变化因素，其中多个潜在变化因素的乘法交互通过多线性（张量）结构明确地建模。该方法学习了面部表情和姿态的分离表示，可用于各种应用，包括面部编辑，以及三维面部重建和面部表情、身份和姿态的分类。

    Nov, 2017