潜在的意味論解裂による高解像度顔スワッピング【JST・京大機械翻訳】

Xu Yangyang; Deng Bailin; Wang Junle; Jing Yanqing; Pan Jia; He Shengfeng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209395205170 整理番号：22P0322179

潜在的意味論解裂による高解像度顔スワッピング【JST・京大機械翻訳】

High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

事前訓練GANモデルの固有事前知識を用いた新しい高解像度顔交換法を提案した。これまでの研究は,高解像度結果を生み出すために,生成的事前を活用できるが,それらの品質は,潜在空間のもつれた意味論に悩まされる。著者らは,発電機の漸進的性質を利用して,潜在的意味論を明示的に解き,浅い層からの構造属性とより深いものからの外観属性を導いた。構造属性内の同一性と姿勢情報を,ランドマーク駆動構造移動潜在方向を導入することによってさらに分離した。もつれた潜在符号は,特徴混合を組み込んだ豊富な生成特徴を生成し,妥当なスワッピング結果を生成する。さらに,潜在空間と画像空間に2つの時空間制約を強制することにより,ビデオ顔交換にこの方法を拡張した。広範な実験により,提案手法は,幻覚品質と一貫性に関して最先端の画像/ビデオ顔スワッピング法より優れていることを実証した。コードはhttps://github.com/cnnlstm/FSLSD_HiResで見つけることができる。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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