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E2Style：提高 StyleGAN 反演的效率和效果
该研究针对 StyleGAN 反演问题，提出了一种效率和效果均有显著提升的前向网络 E2Style，通过浅层 backbone、多头设计，多阶段细化等方式，结合了基于优化与前向方法的优点。实验结果表明 E2Style 在效率和结果质量上较现
PDF3 years ago
CVPR基于样例引导的人脸图像超分辨率重构算法无需面部标志点
本文提出了基于卷积神经网络的超分辨率解决方案，即 GWAInet，用于对由另一个未约束的高分辨率人脸图像引导的人脸图像进行 8x 超分辨率，该方法不需要面部关键点进行训练，具有很强的鲁棒性，并可以以均匀的方式产生周围面部区域的精细细节，其可
PDF5 years ago
MM学习强健的 3D 人脸重建及判别身份表征
本文提出了一种使用 Siamese 卷积神经网络的 3D 人脸重建方法，采用对比损失和恒等损失来保留身份特征信息和增加不同身份之间的距离，从而提高人脸识别的准确性。实验证明，在 300W-LP 和 AFLW2000-3D 等数据库上，相较于
PDF5 years ago
CVPR具有风格 - 关注网络的任意风格转移
本文介绍了一种新型的样式注意力网络（SANet），它可以根据内容图像的语义空间分布有效、灵活地整合本地样式模式，并且通过新的身份损失函数和多层特征嵌入，使得该网络和解码器能够尽可能地保留内容结构，同时丰富样式模式，实验结果表明我们的算法能够
PDF6 years ago
CVPR生成融合图像：一个人的身份和另一个人的形状
提出了一种新的基于生成敌对网络 (GANs) 的网络，可以在无监督的情况下同时训练两个或两个以上的图像数据集，并利用定义的相同损失 LI 和形状损失 LS ，以及一种名为 Min-Patch 训练的新训练方法，使其可以生成一个拥有输入图像
PDF6 years ago