基于Star-Gan的人臉互換算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：muyx
文檔大?。?span>2815 K
標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) 人臉互換 對抗生成網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：基于深度學(xué)習(xí)的人臉互換算法會因背景人臉環(huán)境的明亮程度,、人臉表情,、姿勢等因素影響換臉效果，現(xiàn)階段的人臉互換模型存在固有的弊端,。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結(jié)構(gòu)能通過全卷積網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)人臉局部一致性的效果,。生成器將U-net結(jié)構(gòu)的編碼器的特征輸出作為輸入，能考慮多層信息細(xì)節(jié),。整體模型架構(gòu)采用Star-Gan的模型,，引入實例歸一化層能保證圖像的獨立性。最后在Face-Forensics++人臉互換數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證,，結(jié)果表明,，融合的模型有較好的生成效果和細(xì)節(jié)。
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