Миграция макияжа лица! Краткий обзор нескольких статей с использованием GAN

глубокое обучение

Перенос макияжа часто используется для переноса макияжа эталонного изображения на целевое лицо. На самом деле это передача стиля. Несколько статей по миграции макияжа организованы ниже. Автор скачал и упаковал статью.Если вам интересно, вы можете подписаться на общедоступную учетную запись WeChat «Изучайте поэзию и знания ИИ» и ответьте на «Миграция макияжа», чтобы получить адрес загрузки статьи.


1. 2018CVPR: PairedCycleGAN: перенос асимметричного стиля для нанесения и снятия макияжа

Нанесите или снимите макияж на основе цикла GAN. Обучение парным данным не требуется, и стоит отметить, что вход G для макияжа — это не только простые изображения, но и эталонные изображения после макияжа. Среди них глаза, нос, рот, брови и т. Д. Нарезаются на блоки изображения во время обучения, и, наконец, используется слияние Пуассона.

2. BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network

Домашняя страница:64-group.com/projects/be…

3. BEHOLDER-GAN: GENERATION AND BEAUTIFICATION OF FACIAL IMAGES WITH CONDITIONING ON THEIR BEAUTY LEVEL

Авторы обучили модель, которая может генерировать лица на основе «оценок номинальной стоимости». Кроме того, предлагаемый способ позволяет также украсить лицо и улучшить внешний вид.

4. Disentangled Makeup Transfer with Generative Adversarial Network

Есть больше моментов внимания, таких как разнообразие макияжа.

5. PSGAN: Pose-Robust Spatial-Aware GAN for Customizable Makeup Transfer

Сосредоточьтесь на стойкости макияжа в разных позах/ориентациях лица.

6. Semi-supervised Eye Makeup Transfer by Swapping Learned Representation

Сосредоточьтесь на макияже глаз и специально создали набор данных для макияжа глаз.

7. LADN: Local Adversarial Disentangling Network forFacial Makeup and De-Makeup

Сосредоточив внимание на создании деталей более высокого качества, многократном перекрытии, локальные дискриминаторы обучаются состязательно.

8. 2019 CVPR BeautyGlow: On-Demand Makeup Transfer Framework with Reversible Generative Network

Вместо GAN для этого используется Glow, который, по мнению автора, позволяет более точно контролировать уровень макияжа по мере необходимости.