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E2F-Net：通过 StyleGAN 潜空间进行眼睛到面部修补
该研究提出了一种基于生成对抗网络的新模型（E2F-Net），通过从眼部至面部的区域提取身份和非身份特征，并将其映射到预训练的 StyleGAN 生成器的潜空间中，实现面部修复和重构。通过大量实验证明，该方法在较少的训练和监督努力的情况下成功
PDF4 months ago
学习面向位置的隐含神经网络用于真实世界人脸修复
提出了一种名为 IN²（Implicit Neural Inpainting Network）的方法，通过显式建模位置信息来处理现实世界场景中的任意形状人脸图像，包括降采样编码器、邻居混合注意力块和隐式神经金字塔解码器，实验证明该方法在现实
PDF5 months ago
基于扩散模型的并行视觉关注个性化人脸修复
本文提出了使用并行视觉注意力（Parallel Visual Attention，PVA）和扩散模型相结合的方法，实现面部修复过程中的身份保留，达到了无与伦比的身份相似性，并具备有效的语言可控性。与各种基准方法相比，PVA 在面部修复和具有
PDF7 months ago
PATMAT: 人脸修复中的人物感知调整掩膜感知 Transformer
本篇论文提出了一种新的人脸修复方法，命名为 PATMAT，该方法结合了 40 张不同参考图像，并通过调整 MAT 网络风格模式中的锚点来实现对新面孔身份的适应性，实现了较好的人脸修复效果。
PDFa year 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
利用多尺度生成对抗网络产生面罩背景和上下文像素
本研究提出了一种多尺度 GAN 模型，可以从单个面部遮罩中自动产生逼真的上下文（额头、头发、颈部、衣服）和背景像素，并使用一系列重建、知觉、对抗和保持身份的损失，使幻觉的完整面部图像具有照片般的真实性。与人脸修补算法不同，它可以为大量的缺失
PDF6 years ago
大范围眼部遮挡下的身份保持人脸修复
本研究提出了一种基于深度学习的面部修复方法，能够在大面积遮挡的情况下实现多角度视角的面部完成重构，并保持面部的身份特征。与传统的面部修复方法不同，该方法基于生成网络，具有特定的约束条件，能够合成具有一致身份特征的连贯面部图像，拥有更好的稳定
PDF6 years ago