| 基于Star-Gan的人脸互换算法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：2815 K | |
| 標(biāo)簽： 深度学习 人脸互换 对抗生成网络 | |
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| 文檔介紹：基于深度学习的人脸互换算法会因背景人脸环境的明亮程度、人脸表情、姿势等因素影响换脸效果，现阶段的人脸互换模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判别器结构能通过全卷积网络增强人脸局部一致性的效果。生成器将U-net结构的编码器的特征输出作为输入，能考虑多层信息细节。整体模型架构采用Star-Gan的模型，引入实例归一化层能保证图像的独立性。最后在Face-Forensics++人脸互换数据集上进行验证，结果表明，融合的模型有较好的生成效果和细节。 | |
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