Nov, 2023

FacadeNet：选择性编辑的条件外立面合成

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TL;DR引入 FacadeNet，这是一种利用深度学习方法从多个视点合成建筑立面图像的方法。我们的方法使用有条件的生成对抗网络，以单个立面视图和所需的视点信息为输入，生成来自不同视点的立面图像。为了精确修改视角相关的元素如窗户和门，同时保留视角无关的组件如墙壁的结构，我们引入了一个选择性编辑模块。该模块利用从预训练视觉 Transformer 中提取的图像嵌入。我们的实验表明，在建筑立面生成方面，我们的方法表现出了最先进的性能，超过了其他替代方法。
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发现论文，激发创造
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    May, 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

    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

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    Mar, 2017

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    Feb, 2017

  • 几何引导的对抗性面部表情合成

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    Dec, 2017

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    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

  • 单图像照片逼真面部细节合成

    通过表情分析生成满足要求的脸部几何表达形式并结合有监督和无监督学习实现面部细节合成的单图像三维面部综合技术.

    Mar, 2019

  • 从单张图像中无监督生成新视角

    本论文提出了一种基于生成对抗网络的条件生成模型，通过无监督学习实现在没有多视角、3D 和姿态监督的情况下进行从单一图像到新视角的合成。

    Feb, 2021

  • 利用上下文生成对抗网络进行人脸衰老

    本文提出一种新颖的 C-GAN 模型，用于生成更贴合真实数据的老化人脸图像，并且该模型能够考虑到相邻年龄组之间的渐变变化，从而提高了跨年龄人脸验证的性能。

    Feb, 2018

  • 3D 引导细粒度人脸操作

    提供了一种细致的人脸操作方法，利用三维人脸模型和分离出质地和形状的方法进行纹理和形状不同表情的构建，进而通过生成网络和全连接网络实现表情的合成和准确形状的预测，获得了优越的结果，并被 85% 的用户优先选择，并且在 53% 的情况下，注释员无法可靠地区分合成的图像和真实图像的差别。

    Feb, 2019