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循环文本转换为人脸生成对抗网络：基于 Transformers 的实现
本文提出 Cycle Text2Face 这一新的编码器 - 解码器模型，通过使用句子转换器和 GAN 生成描述文本的图像，并在解码器部分复现脸部文本，从而获得了比以前基于 GAN 的模型更好的结果。在 CelebA 数据集上评估模型，获得
PDF2 years ago
ICLR通过图像模糊进行新颖性检测
本文针对传统的 OOD 检测模型基于变分自编码器或随机网络蒸馏的模型，对模糊图像也有较高的确定性评分的情况，提出了一种能够利用模糊图像数据训练的基于 RND 的创新检测模型 ——SVD-RND，在多种领域中表现优越，并证明该模型能够学习到更
PDF5 years ago
LaFIn: 基于地标引导的人脸修复生成模型
本文提出了一种基于深度学习的人脸修复算法，结合人脸关键点预测和图像修复，实现了对人脸姿态、表情和遮挡等多方面的修复。在 CelebA-HQ 和 CelebA 数据集上的实验表明，该算法在视觉效果和定量评估上均超过了现有算法。同时，本文还发现
PDF5 years ago
ICCV通过独立子空间学习分离的表示
本论文提出了一种利用神经网络学习解开图像可控制性表示从而允许局部图像操作的方法，能够直接转移面部特定区域如眼睛、头发和嘴巴等部分的形状和颜色，而其他部位不变，通过使用定位的 ResNet 自编码器和几个损失函数进行训练，利用 CelebA
PDF5 years ago
Slim-CNN: 一种轻量级的用于人脸属性预测的 CNN
本文介绍了一种计算效率高的卷积神经网络微体系结构 Slim Module，用于设计轻量级深度神经网络 Slim-Net，以进行脸部属性预测，该模型通过将深度可分离卷积和逐点卷积组装为一个计算效率高的模块，通过堆叠这些 Slim 模块构建紧凑
PDF5 years ago
RankGAN: 一种用于生成人脸的最大边界排名生成对抗网络
本文提出了一种新的阶段式学习方法以训练生成对抗网络（GAN），称为 RankGAN，该方法在不改变网络架构的情况下逐渐加强鉴别器，并因此提高生成器的效率。本研究聚焦于 CelebA 数据集中的人脸图像，展示了在人脸生成和完成任务方面的视觉和
PDF6 years ago
用于非对齐人脸属性分类的深级联网络
本文提出了一个级联网络，同时学习了特定属性的面部区域定位和无需对齐的属性分类，使用多网路学习方法和基于提示的模型压缩进一步提高了模型性能。在未对齐的 CelebA 数据集上，与最先进的方法相比，分类错误率降低了 30.9％。
PDF7 years ago