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题名基于注意力机制的人脸素描-照片图像生成网络
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作者
姚丽
占博思
万伟国
罗亦韬
杨宇仙
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机构
江西财经大学教务处
江西财经大学深度图像视觉实验室
江西财经大学软件与物联网工程学院
江西省科技基础条件平台中心
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出处
《计算机与现代化》
2025年第12期97-106,114,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62261025)
江西省自然科学基金青年项目(20232BAB212015)。
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文摘
人脸素描-照片生成是图像生成的一个重要分支,在数字娱乐和公安刑侦等领域具有广泛应用。由于人脸素描图像只包含灰度信息,且丢失了人脸的大部分纹理细节,现有方法生成的人脸照片图像存在人脸结构缺失、细节信息不足和色彩失真等问题。针对上述问题,本文提出一种基于注意力机制的人脸素描-照片生成网络。首先,设计一种Vision Transformer和U-Net相结合的生成器,有效提取人脸全局和局部特征,提升生成的人脸照片图像结构完整性。其次,构造一种改进的选择内核注意力模块,提升模型对细节信息的捕获能力,使生成的图像包含更多的人脸细节信息。最后,设计一种基于通道和像素注意力的判别器,增强生成对抗网络的对抗学习能力,减少生成人脸图像的颜色失真。通过与其他先进方法的主客观实验比较,本文提出的方法在人脸素描-照片图像生成任务上表现出更优的主观视觉效果和客观评价指标。在通用的CUHK、AR和XM2VTS人脸素描数据集上,本文方法的SSIM指标较次优值分别提升了11.6%、6.2%和4.5%,验证了本文方法的有效性。
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关键词
人脸素描-照片图像生成
注意力机制
TRANSFORMER
生成对抗网络
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Keywords
face sketch-photo synthesis
attention mechanism
Transformer
generative adversarial network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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