【摘 要】
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得益于其广泛的应用场景,人脸属性编辑任务近来备受关注。但现有的人脸属性编辑算法很难精确地控制人脸属性,编辑结果存在着严重耦合。论文发现Style GAN2网络中存在着属性特定的控制单元,提出两种属性编辑算法操纵控制单元,实现了更加多样且精准的人脸属性编辑。为了编辑真实人脸,还提出了一种能维持隐编码的可编辑性,同时更准确地重建输入图片的反编码算法。首先,发现网络的中间特征和调制参数存在着明显的局部相
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得益于其广泛的应用场景,人脸属性编辑任务近来备受关注。但现有的人脸属性编辑算法很难精确地控制人脸属性,编辑结果存在着严重耦合。论文发现Style GAN2网络中存在着属性特定的控制单元,提出两种属性编辑算法操纵控制单元,实现了更加多样且精准的人脸属性编辑。为了编辑真实人脸,还提出了一种能维持隐编码的可编辑性,同时更准确地重建输入图片的反编码算法。首先,发现网络的中间特征和调制参数存在着明显的局部相关特性。提出一种基于反向传播的通道相关性计算方法,简单高效地计算调制参数的每一个通道与人脸不同语义区域的相关性。仅裁剪保留属性编辑方向向量中与目标语义区域相关性较大的通道。沿得到的稀疏方向向量移动调制参数,能精准地编辑生成图片属性。其次,验证了关键调制参数通道以及其所调制的特征图共同决定编辑效果的好坏,因此可将其称之为属性特定的控制单元。沿着稀疏方向向量移动调制参数,使用优化得到的向量替换关键特征图对应的卷积核调制参数,实现了对调制参数和特征图的协同修改。最后,设计了一种将真实图片反编码至卷积核级别调制参数空间的反编码算法。为所有卷积层预测一个相同的初始调制参数,接着为中高层卷积预测调制参数残差和表明不同卷积核调制参数沿残差具体移动距离的系数向量,以此构造卷积核级别调制参数。基于以上研究提出的属性编辑算法和反编码算法,论文能实现种类丰富、空间耦合和语义耦合少、编辑效率高的精确属性编辑,具有很高的实用价值。
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