Feb, 2024

ToonAging: 艺术肖像风格转换下的人脸再老化

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TL;DR在本文中，我们引入了一种新颖的一阶段面部恢复年轻化方法，并结合肖像风格转换，在单个生成步骤中执行。我们利用现有的面部恢复年轻化和风格转换网络，两者均在相同的 PR 领域内进行训练。我们的方法独特地融合了不同的潜在向量，每个向量负责管理与年龄相关的属性和 NPR 外观。采用示例为基础的方法，我们的方法比领域级精调方法提供了更大的灵活性，这些方法通常需要针对每个领域进行单独训练或精调。我们的实验表明，我们的模型可以轻松生成年轻化的图像，同时保持示例的风格，保持自然外观和可控性。
发现论文，激发创造
  • 基于风格的脸部老化增强面部数据多样性

    本研究旨在解决数据集偏置问题，提出了一种新颖的基于样式的生成架构来增加面部数据集的年龄多样性，显著提高了增强数据集的多样性和时代转化的性能。

    Jun, 2020

  • 使用身份一致的迁移学习提升渲染肖像的真实性

    本文提出了一个新的照片逼真人像生成框架，可以有效减轻「奇异山谷」效应，提高渲染人像的真实性。使用转移学习从渲染人像的潜在空间学习到真实人像的潜在空间的一致映射，使虚拟角色的人像在外观风格改变的同时保持面部身份的不变，通过细化 StyleGAN2 生成器以保留与面部身份相关的几何和色彩特征。通过定性和定量评估以及消融实验，证明了我们的方法相较于现有方法的优势。

    Oct, 2023

  • 仅仅是风格问题：使用基于风格的回归模型进行年龄转换

    本文提出了一种基于图像到图像转换技术的年龄转换方法，结合使用 StyleGAN 生成的潜码，利用预训练的年龄回归网络指导生成对应于期望年龄的潜码的生成器进行年龄变化的图像合成，并能够对生成图像进行进一步编辑。实验结果显示该方法相较于现有的最先进方法具有更好的效果。

    Feb, 2021

  • 寿命年龄转换合成

    该论文介绍了一种基于多域图像生成对抗网络的单张图片年龄进退展方法，其学习的潜在空间模拟了一个连续的双向老化过程。该框架可从一张照片中预测 0-70 岁的完整头像，改变头部的纹理和形状，这取得了显著的改进。

    Mar, 2020

  • 深度视频肖像

    该研究提出了一种新方法，可以通过输入视频实现人像视频的逼真的重新动画制作，在此过程中将源演员的全面影响转移到目标演员的画像上。

    May, 2018

  • 肖像风格化：人脸风格化的辅助网络艺术风格转换

    本文提出了一种利用辅助预训练人脸识别模型的嵌入特征来促进图像风格转移算法将内容图像中的人脸特征传播到最终风格化结果，以解决现有方法在整个风格化过程中难以保留人脸的个体特征的问题。

    Sep, 2023

  • 基于风格生成器的无约束面部表情转移

    提出了一种基于 StyleGAN 模型的面部表情迁移方法，通过优化过程和线性组合方案将两个输入脸部图像的外观属性和表情属性实现合并，从而在不需要几何注释的情况下生成高质量、准确的面部表情合成结果。

    Dec, 2019

  • StyleAvatar：通过单个视频实时生成逼真肖像头像

    该论文提出了一种使用 StyleGAN 网络的实时照片级写实肖像化重建方法，可在忠实表情控制下生成高保真肖像化头像，并通过引入组合表示和滑动窗口增强方法将其能力扩展到全身视频生成，使训练和应用的表现和效率得到了提高。

    May, 2023

  • Face-PAST：面部姿势感知和风格迁移网络

    我们提出了一种面部姿态感知和风格转换（Face-PAST）网络，它在生成高质量的风格化图像的同时保留面部细节和结构。通过使用预训练的风格生成网络和残留调制块而非变换编码块，以及利用门控映射单元和面部结构、身份和分割损失来保留面部结构和细节，我们的网络能够用非常有限的数据进行训练。我们的训练过程采用课程学习策略来在生成空间中进行高效灵活的风格混合。通过广泛的实验证明了我们的 Face-PAST 方法相较于现有最先进的方法的优越性。

    Jul, 2023

  • 视频面部年龄转换：朝着时间一致的面部年龄转换

    视频脸部年龄回溯通过改变人物在视频中的视觉年龄来完成，本文提出了一个新的用于验证视频脸部年龄回溯效果的基线架构，并开发了三个专门用于评估视频脸部年龄回溯技术的时序一致性的新度量指标。综合实验证明，我们的方法在年龄转换和时序一致性方面均优于现有方法。

    Nov, 2023