【摘 要】
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在计算机视觉领域中,图像生成模型的研究是一个重要和有趣的方向,按照搜寻和计算真实的图像信息分布为导向,来生成满足目标特征分布的逼真结果。得益于深度学习强悍的拟合作用,让复杂特征的学习成为可能。生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）是图像生成模型的杰出代表之一,当前大多数的相关工作都是基于GAN来实现和进一步研究的。本文以人脸属性为条件生成符合要求的逼真
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在计算机视觉领域中,图像生成模型的研究是一个重要和有趣的方向,按照搜寻和计算真实的图像信息分布为导向,来生成满足目标特征分布的逼真结果。得益于深度学习强悍的拟合作用,让复杂特征的学习成为可能。生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）是图像生成模型的杰出代表之一,当前大多数的相关工作都是基于GAN来实现和进一步研究的。本文以人脸属性为条件生成符合要求的逼真图像,深度研究属性编辑和属性截混的算法,提升生成图像的质量以及生成图像的多样性。本文研究内容如下:（1）针对目前的无监督属性编辑网络,分为基于标签驱动的生成和基于参考图驱动的生成,本文深入研究对于将双驱动融合到一个模型中是否有效提升模型性能及其原因。对于双驱动方式的独特形式结构下,本文设计全新网络结构和损失函数,来拉近两种驱动在隐层空间的分布,发挥双驱动的优势,进一步有效编辑属性,提升网络性能。（2）针对人脸属性编辑任务中的年龄和视角属性,本文提出总结全新的任务角度,将二者划分为可连贯性特征拟合的连续域;对于年龄编辑任务中,本文考虑实际衰老过程的多种可能性,站在新的研究角度,摒弃传统过分追求年龄准确率的做法,面向实际和用户落地,提出研究生成图的年龄多样性,给予用户更多选择空间;对于绝大多数年龄编辑任务,在推理阶段无法让极端年龄进一步向两端编辑,本文提出转换模块来解决这一模型功能上的缺陷。
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