【摘 要】
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近日，中国科学院北京分院的研究团队研发出一个AI人像生成模型——“从局部到全局”模型。新模型可以依据简笔画生成逼真的人脸肖像。利用这一模型，没有绘画经验的人也可以很容易地得到逼真图像。除了用于娱乐，未来新模型或能帮助执法人员进行嫌疑人画像。 这项研究发表在学术网站arXiv上，论文标题为《深度人脸画像：从草图深度生成人脸图像》。 据介绍，共有60名参与者（39男21女，年龄介乎18至32岁）参
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近日，中国科学院北京分院的研究团队研发出一个AI人像生成模型——“从局部到全局”模型。新模型可以依据简笔画生成逼真的人脸肖像。利用这一模型，没有绘画经验的人也可以很容易地得到逼真图像。除了用于娱乐，未来新模型或能帮助执法人员进行嫌疑人画像。
这项研究发表在学术网站arXiv上，论文标题为《深度人脸画像：从草图深度生成人脸图像》。
据介绍，共有60名参与者（39男21女，年龄介乎18至32岁）参加了用户调查。研究人员向每个参与者展示4张照片，其中1张为简笔草图、3张为模型输出的合成图像。研究人员共得到1320个主观评价。对这些评价结果的统计结果显示，参与者普遍认为，“从局部到全局”模型的输出结果更加准确、图像质量也更高。
输出结果准确性方面，“从局部到全局”模型平均得分为4.85，局部检索模型平均得分为4.23，全局检索模型平均得分为5.37。
输出结果图像质量方面，“从局部到全局”模型平均得分为5.50，局部检索模型平均得分为4.68，全局检索模型平均得分为3.65。
评估结果显示，“从局部到全局”模型能根据一张人脸简笔画，输出仿真度较高的人脸图像。但是，论文同时指出，新模型还存在一些局限性。比如，将人脸简笔画“分区”的方法优势在于灵活度较高，但也可能带来各个组件不兼容的問题。对于眼睛来说，这个问题尤为明显。模型“分区”考虑左右眼的策略可能会导致输出图像的眼睛不对称。
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