1.2. FA-GAN(Face Aging GAN) 当然了,如果只是Group-GAN的话,大家可能会觉得有点被耍猴: 不是年龄老化吗?咋不能指定年龄?只能指定年龄组? 这就是作者提出的FA-GAN了: 给定一张人脸图像x_0和一个数字k,输出经过k年变化的同一张人脸 其中数字k可以为负,即年轻化(rejuvenation)。 而为了让模型能够考虑年龄k...
To deal with these problems, we develop a novel dual conditional GANs mechanism, thus aging faces can be trained with multiple sets of unlabeled facial images of different ages. Our basic architecture is AgeGAN, in which the primal conditional GAN converts input faces to other ages based on ...
论文阅读之cGAN:Conditional Generative Adversarial Nets #Abstract 本文提出了条件-生成对抗网络(Conditional-GAN),Generator和Discriminator的输入数据除了随机噪声外还多了标签y,从而可以通过GAN生成不同class label的图像,用于更好的引导单模态图像生成以及多模态学习下的生成图像标签等。 # ...Conditional...
接着,生成模型,如VAEs和GANs,用于人脸合成;同样的,连续年龄化难以以这些方法实现。进一步的,有方法假设 两个相邻组之间的年龄发展是线性的,学习的组嵌入可直接用作年龄中位数嵌入;但是,每个人的人脸衰老速度不一样。 -->根据上述问题,本文提出了一种通过统一网络实现连续老化的新颖方法,在该网络中,将简单的年龄...
FACE AGING WITH CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK 改变。但是需要收集同一个人在多个年龄段的人脸图片,收集数据非常耗时。贡献: 本文主要的重点是身份保持得人脸老化设计实现了Age-cGAN,是第一个用GAN网络生成指定年龄段的高质量合成图片通过...相关介绍Faceaging又叫agesynthesis和ageprogression。主要的应用领域...
Attribute-aware Face Aging with Wavelet-based Generative Adversarial Networks Abstract 由于很难在大范围的年龄跨度内收集同一对象的面部图像,所以现有的大多数面部老化方法都采用非配对数据集来学习年龄映射。然而,未配对训练数据所固有的年轻与老年人脸图像的匹配模糊性,可能会导致人脸属性在老化过程中发生非自然的变化...
Experiment II-B: Aging Accuracy:随着脸的老化,估计的年龄应该会增加。相应的,通过客观年龄估计来测量老化精度。我们将Face++[3]的在线人脸分析工具应用到每个合成的人脸上。排除未检测到的,研究了MORPH数据集中22,318个测试样本的老化面孔(在5fold交叉验证下,平均每次运行4,464个测试面孔)。表1显示了结果: ...
which lacks the ability to provide fine-controlled continuous aging synthesis in nature. In this work, we propose a unified network structure that embeds a linear age estimator into a GAN-based model, where the embedded age estimator is trained jointly with the encoder and decoder to estimate th...
Pham Q, Yang J, Shin J (2020) Semi-supervised facegan for face-age progression and regression with synthesized paired images. Electronics 9(4):603 Article Google Scholar Wang, W, Cui, Z, Yan, Y, Feng, J, Yan, S, Shu, X, Sebe, N: Recurrent face aging. In: Proceedings of the ...
JoJoGAN 是一种One-Shot风格迁移模型,可让将人脸图像的风格迁移为另一种风格。 训练时,模型接收一个样式参考图像并快速生成一个样式映射器,在推理时映射器将接受输入并将样式应用于输入,输入图像与样式结合,生成最终图像。 虽然叫做JoJoGAN,但它可以学习任何风格,例如下图。