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面部编辑的语义潜变分与标准流
本论文提出了一种新颖的框架 SDFlow，通过在原始潜空的基础上使用连续条件归一化流实现了语义分解，以解决面部编辑中由于潜空中不同属性之间的纠缠而导致的复杂导航问题，并通过相互信息框架下的解缠学习策略提供精确的操作控制，实验证明 SDFlo
PDF10 months ago
零遮挡文本驱动的面部编辑
本研究提出了一种基于任意文本提示的人脸编辑方法，通过在人脸图像上施加矢量流场来表示空间坐标和像素颜色的偏移，其中流向量通过栅格化张量或隐式参数化的神经网络实现，并借助预训练的 Contrastive Language-Image Pretr
PDFa year ago
ICCV针对有条件人脸编辑的自适应非线性潜式变换
本论文提出了一种名为 AdaTrans 的自适应非线性潜空间转换方法，可用于面部编辑过程中的解耦和有条件的编辑，能够实现面部特征的分离、非二元属性的编辑，具有高保真度，并能够消除属性之间的纠缠。
PDFa year ago
CVPRFENeRF: 神经辐射场中的人脸编辑
使用 FENeRF 三维图像生成器，为了在保持视觉一致性的同时生成本地可编辑的肖像图像，我们提出了一种方法。
PDF3 years ago
CVPRSeCGAN：基于语义一致性的平行条件生成式对抗网络用于人脸编辑
通过提出一种语义信息导向的生成对抗网络 SeCGAN，可无需指定目标语义掩码的情况下，利用语义信息进行人脸图像编辑，从而在保持质量指标的前提下，在 CelebA 和 CelebA-HQ 上生成具有更准确属性的面部图像，优于竞争基线项。
PDF3 years ago
CVPR高保真度和任意性人脸编辑
该论文提出了一种名为 HifaFace 的简单而有效的方法，该方法从两个角度解决了通过循环一致性满足约束条件，隐藏原始图像信息以实现面部编辑的问题，并提出了一种新的属性回归损失来实现面部编辑的精细控制。
PDF3 years ago
带有掩码 GAN 潜码优化的高分辨率人脸编辑
本文提出了一种基于局部属性编辑的新方法 MaskFaceGAN，采用最先进的生成对抗网络（StyleGAN2）的潜在编码进行优化，通过不同 iable 的属性分类器和面部解析器执行多个约束条件，实现对人脸图像的局部面部属性进行编辑，达到了极
PDF3 years ago
基于多个实例的人脸超分辨率与编辑幻像
本论文旨在从低分辨率图像中重建人脸高分辨率图像。文章利用一组范例图像来引导神经网络以及基于像素产生权重生成模块来提高多个范例图像的信息量。得出的高分辨率图像不仅可用于标准的人脸超分辨率问题，而且还可用于微小的脸部编辑，且模型展示了良好的效果
PDF4 years ago
UGAN：用于多域人脸转换的不可追踪 GAN
本研究提出了一种名为 Untraceable GAN 的方法，通过新颖的源分类器、目标原型等手段，使翻译图像只保留目标域特征，消除源域特征，这种方法在人脸编辑领域中的应用结果优于现有的模型。
PDF5 years ago
CVPR被扭曲的 GAN：使用非配对数据进行语义属性编辑
本文利用平滑变形场学习如何进行语义图像编辑，并应用生成对抗网络的最新进展使模型能够使用不成对的数据进行训练，实现了高分辨率（4K 图像）的人脸编辑。同时，还展示了在 Cub200 鸟类数据集上进行的高质量图像编辑结果，并且采用的方法更好地保
PDF6 years ago
CVPR神经元人脸编辑与内在图像分离
提出了一种基于生成对抗网络的端到端面部编辑器，通过该编辑器，可推断出具有内在面部属性的面部特定分离表示，包括形状（即法线），反射率和照明，同时呈现出阿尔法或透明度。通过应用物理图像形成模块和适当的损失函数进行 “野外” 图像训练得到的分解潜
PDF7 years ago