| 基于Star-Gan的人臉互換算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大?。?span>2815 K | |
| 標簽： 深度學習 人臉互換 對抗生成網絡 | |
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| 文檔介紹：基于深度學習的人臉互換算法會因背景人臉環境的明亮程度、人臉表情、姿勢等因素影響換臉效果，現階段的人臉互換模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結構能通過全卷積網絡增強人臉局部一致性的效果。生成器將U-net結構的編碼器的特征輸出作為輸入，能考慮多層信息細節。整體模型架構采用Star-Gan的模型，引入實例歸一化層能保證圖像的獨立性。最后在Face-Forensics++人臉互換數據集上進行驗證，結果表明，融合的模型有較好的生成效果和細節。 | |
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