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RD-GAN:一种结合残差密集网络的高清动漫人脸生成方法 被引量：2
1
作者 叶继华 刘凯 +1 位作者 祝锦泰 江爱文 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第1期22-34,共13页
随着动漫产业的快速发展,动漫人脸的生成成为一项关键技术。由于动漫人脸具有的高度简化和抽象的独特风格以及倾向于具有清晰的边缘、平滑的阴影和相对简单的纹理,现有方法中的损失函数面临很大的挑战,同时绘画的风格迁移技术无法获得... 随着动漫产业的快速发展,动漫人脸的生成成为一项关键技术。由于动漫人脸具有的高度简化和抽象的独特风格以及倾向于具有清晰的边缘、平滑的阴影和相对简单的纹理,现有方法中的损失函数面临很大的挑战,同时绘画的风格迁移技术无法获得满意的动漫结果。因此,本文提出了一种新颖的适用于动漫图像的损失函数,该函数的语义损失表示为VGG网络高级特征图中的正则化形式,以应对真实图像和动漫图像之间不同的风格,具有的边缘增强的边缘清晰损失可以保留动漫图像的边缘清晰度。4个公开数据集上的实验表明:通过本文提出的损失函数可以生成清晰生动的动漫人脸图像;在CK+数据集中,本文方法相比于现有的方法识别率提高了0.43%(宫崎骏风格)和3.29%(新海诚风格);在RAF数据集中,本文方法识别率提高了0.85%(宫崎骏风格)和2.42%(新海诚风格);在SFEW数据集中,本文方法识别率提高了0.71%(宫崎骏风格)和3.14%(新海诚风格);在Celeba数据集中也显示了本文方法优异的生成效果。实验结果说明本文方法结合了深度学习模型的优点,使检测结果更加准确。 展开更多
关键词 动漫 人脸生成 风格迁移 残差密集网络 生成对抗网络
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风格强度可变的人脸风格迁移网络 被引量：4
2
作者 廖远鸿 钱文华 曹进德 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第12期3784-3796,共13页
目的针对人脸风格迁移算法StarGAN(star generative adversarial network)、MSGAN(mode seeking genera⁃tive adversarial network)等存在细节风格学习不佳、迁移效果单一和生成图像失真等缺点,提出一种能够降低失真并生成不同风格强度... 目的针对人脸风格迁移算法StarGAN(star generative adversarial network)、MSGAN(mode seeking genera⁃tive adversarial network)等存在细节风格学习不佳、迁移效果单一和生成图像失真等缺点,提出一种能够降低失真并生成不同风格强度图像的人脸风格迁移算法MStarGAN(multilayer StarGAN)。方法首先,通过特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)构建前置编码器,生成蕴含有图像细节特征的多层特征向量,增强生成图像在风格传输时能学习到的风格图像的细节风格;其次,使用前置编码器对原图像及风格图像各生成一个风格向量并进行组合,利用组合后的风格向量进行风格传输,使生成图像具有不同的风格迁移强度;最后,采用权重解调算法作为生成器中的风格传输模块,通过对卷积权重的操作代替在特征图上的归一化操作,消除特征图中的特征伪影,减少生成图像中的失真。结果在Celeba_HQ数据集上进行实验,与MSGAN、StarGAN v2等对比算法相比,在参考引导合成实验中,MStarGAN的FID(Frechét inception distance score)指标分别降低了18.9和3.1,LPIPS(learned perceptual image patch similarity)指标分别提升了0.094和0.018。在潜在引导合成实验中,MStarGAN的FID指标分别降低了20.2和0.8,LPIPS指标分别提升了0.155和0.92,并能够生成具有不同风格强度的结果图像。结论提出的算法能够传输图像的细节风格,生成具有不同强度的输出图像,并减少生成图像的失真。 展开更多
关键词 人脸风格迁移网络 StarGAN 风格强度 特征金字塔网络(FPN) 权重解调
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基于生成对抗网络的异质人脸图像合成:进展与挑战 被引量：5
3
作者 黄菲 高飞 +2 位作者 朱静洁 戴玲娜 俞俊 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第6期660-681,共22页
异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以... 异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要回顾了异质人脸图像合成的发展历史,并从异质人脸图像合成的应用进展、模型结构、性能评估、数据集和定性分析等方面综述了该领域最新的关键技术的发展情况,展望了异质人脸图像合成面临的挑战以及其关键技术的发展趋势. 展开更多
关键词 生成对抗网络 异质人脸图像合成 图像风格转换 深度学习 数字艺术
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基于CycleGAN的人脸素描图像生成 被引量：1
4
作者 徐志鹏 卢官明 罗燕晴 《计算机技术与发展》 2021年第8期63-68,共6页
CycleGAN是一种基于生成对抗网络的衍生模型,可以在缺少成对训练图像的条件下实现两个具有不同风格的图像域之间的相互转换。由于收集大量成对的人脸图像和素描图像存在较大的难度,并且针对人脸素描图像生成任务中存在的图像细节模糊和... CycleGAN是一种基于生成对抗网络的衍生模型,可以在缺少成对训练图像的条件下实现两个具有不同风格的图像域之间的相互转换。由于收集大量成对的人脸图像和素描图像存在较大的难度,并且针对人脸素描图像生成任务中存在的图像细节模糊和低清晰度的问题,提出一种改进的CycleGAN模型。通过引入基于注意力机制的残差模块,让CycleGAN的生成器模型可以更加有效地学习不同通道特征和人脸图像中不同区域的重要程度,降低人脸图像中无用信息对生成模型的影响,从而提升生成的人脸素描图像的质量。通过对比实验发现,使用基于注意力机制的CycleGAN模型生成的素描人脸图像质量较好,且更完整清晰地保留了较丰富的面部特征信息,优于CycleGAN和DualGAN模型,充分证明了基于注意力机制的改进CycleGAN模型的有效性。 展开更多
关键词 CycleGAN 生成对抗网络 风格转换 人脸素描 注意力机制 残差模块
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基于深度卷积生成式对抗网络的人脸恢复方法 被引量：4
5
作者 吴晓燕 钱真坤 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期207-212,共6页
针对人脸复原过程中出现失真和重要细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积生成式对抗网络的人脸恢复方法。使用人脸恢复网络对风格化的图像提取人脸视觉特征,通过结合面部属性提供的语义信息来生成具有真实感的人脸图像;利用识别网络判... 针对人脸复原过程中出现失真和重要细节丢失的问题,提出一种基于深度卷积生成式对抗网络的人脸恢复方法。使用人脸恢复网络对风格化的图像提取人脸视觉特征,通过结合面部属性提供的语义信息来生成具有真实感的人脸图像;利用识别网络判别恢复图像与真实图像之间的相似度,以及相应面部属性匹配的一致性;提出一种人脸恢复损失函数,有效保留面部细节的同时生成与真实图像属性相匹配的清晰图像。实验结果表明,对于不同风格化的人脸图像,该方法可以获得真实且属性匹配的人脸图像,性能明显优于其他方法。 展开更多
关键词 深度卷积 生成式对抗网络 人脸恢复 风格迁移
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基于Pix2Pix的人脸素描图像生成方法研究 被引量：3
6
作者 陶知众 王斌君 +1 位作者 崔雨萌 闫尚义 《智能计算机与应用》 2022年第12期1-7,15,共8页
鉴于Pix2Pix在图像风格转换等图像翻译任务中存在细节丢失、生成图像模糊等问题,无法满足当前人脸素描生成任务的目标要求,提出一种改进的Pix2Pix模型。通过引入基于自注意力机制的残差卷积模块,让Pix2Pix的生成器和鉴别器在训练过程中... 鉴于Pix2Pix在图像风格转换等图像翻译任务中存在细节丢失、生成图像模糊等问题,无法满足当前人脸素描生成任务的目标要求,提出一种改进的Pix2Pix模型。通过引入基于自注意力机制的残差卷积模块,让Pix2Pix的生成器和鉴别器在训练过程中能够为人脸图像的不同区域和通道赋予不同的权重,从而提高生成的人脸素描图像的质量,并且对Pix2Pix生成器的损失函数进行改进,使其生成的人脸素描图像更具有手绘风格。同时,针对生成对抗网络训练困难的问题,对原Pix2Pix的训练方法进行了改进。通过与Pix2Pix和CycleGAN对比,使用改进的Pix2Pix模型在训练过程中损失函数收敛更快、收敛过程更稳定,且生成的人脸素描图像在细节保留、轮廓清晰度等方面优于原Pix2Pix等模型,验证了改进Pix2Pix模型在人脸素描生成任务中的有效性。 展开更多
关键词 人脸素描生成 图像风格转换 生成对抗网络 自注意力机制 Pix2Pix
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基于图像风格迁移的人脸识别域适应方法 被引量：3
7
作者 王通平 傅可人 程鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3496-3499,共4页
监控场景下的带标签人脸数据难以获取,尽管可以利用已有的公开数据集或合成数据,但这些数据与真实的监控人脸数据在图像风格上存在较大的域间差异。针对该问题,不同于基于特征或公共子空间的域适应方法,提出一种基于图像风格迁移的解决... 监控场景下的带标签人脸数据难以获取,尽管可以利用已有的公开数据集或合成数据,但这些数据与真实的监控人脸数据在图像风格上存在较大的域间差异。针对该问题,不同于基于特征或公共子空间的域适应方法,提出一种基于图像风格迁移的解决方法。具体地,基于CycleGAN网络改进得到Face-CycleGAN,在保持身份属性的前提下,对现有带标签数据进行风格迁移,使其在背景、光照、皮肤材质等方面与监控场景更接近,并进一步通过联合滤波对迁移图像进行后处理。最后,利用迁移得到的数据优化人脸识别算法,减小域间差异带来的负面影响。提出的方法在公开数据集EK-LFH和自建数据集3DProj-Sur上进行了实验评估,分别取得了21.93%和4.77%的识别率提升,证明了该方法在解决域适应问题上是有效的。 展开更多
关键词 人脸识别 图像风格 生成对抗网络 域适应 图像风格迁移
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属性约束的人脸素描-照片转换与识别
8
作者 黄婕 赵启军 吕泽均 《现代计算机》 2021年第9期45-50,共6页
目击证人描述和嫌疑人画像是侦破刑事案件的重要依据,然而尽管人脸识别技术近年来发展迅速,但是根据嫌疑人画像自动识别嫌疑人身份仍然极具挑战。大部分现有素描人脸识别方法或者在特征空间中减小嫌疑人画像与照片之间的模态差异,或者... 目击证人描述和嫌疑人画像是侦破刑事案件的重要依据,然而尽管人脸识别技术近年来发展迅速,但是根据嫌疑人画像自动识别嫌疑人身份仍然极具挑战。大部分现有素描人脸识别方法或者在特征空间中减小嫌疑人画像与照片之间的模态差异,或者先在嫌疑人图像和照片之间进行转换再进行人脸比对,而都忽略了目击证人对嫌疑人的属性描述。本文提出将人脸属性引入素描与照片间的转换过程,在照片域和素描域中同时进行人脸比对,并融合两者结果以识别嫌疑人身份。本文给出基于条件和环形生成对抗网络(CycleGAN)的实现方案,在香港中文大学的素描人脸库与现有方法的对比实验结果证明本文方法的有效性。 展开更多
关键词 素描人脸识别 素描-照片转换 生成对抗网络 风格迁移
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