基于生成对抗网络的人脸属性图像生成

生成对抗神经网络是目前深度学习的热门研究方向,而人脸属性生成是重要研究分支之一,为解决目前关于人脸属性生成时导致背景出现颜色变化、扭曲、模糊,并且人脸生成后出现图片失真和其它面部属性有不同程度的变化,通过改进STGAN的网络结构,主要改进其网络归一化层,使得网络训练属性的精确度更高方法,合理控制属性幅度从而提高生成效果。通过以上改进使得部分人脸属性结果准确率提升1%-2%左右,同时PSNR/SSIM得以提升1%左右。