【摘 要】
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人脸妆容迁移的目标是在保持源图像面部特征的同时，将人脸妆容从参考图像迁移到源图像，具有重要的理论研究价值和巨大的市场应用价值。目前，生成对抗网络已成为解决人脸妆容迁移问题的主流技术。本文阐述了人脸妆容迁移面临的主要挑战，按照重点解决问题的不同系统地梳理了已有的人脸妆容迁移方法并分析了其优点和局限性，总结了人脸妆容迁移网络常用的损失函数，介绍了常用的人脸妆容迁移数据集以及模型评价方法，讨论了人脸妆容
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人脸妆容迁移的目标是在保持源图像面部特征的同时，将人脸妆容从参考图像迁移到源图像，具有重要的理论研究价值和巨大的市场应用价值。目前，生成对抗网络已成为解决人脸妆容迁移问题的主流技术。本文阐述了人脸妆容迁移面临的主要挑战，按照重点解决问题的不同系统地梳理了已有的人脸妆容迁移方法并分析了其优点和局限性，总结了人脸妆容迁移网络常用的损失函数，介绍了常用的人脸妆容迁移数据集以及模型评价方法，讨论了人脸妆容迁移领域未来的发展趋势。
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