基于生成对抗网络的面部妆容迁移研究

神经网络在人脸分析上的研究比如妆容迁移具有一定的难度,在面部肌龄、纹理、种族等细节方面的处理还没达到人们的预期效果。为解决上述图像处理方面的问题,提出了一种基于生成对抗网络GAN的面部妆容迁移方法。首先分别将上妆图片和未上妆图片给到生成器网络使其生成后者输出是带有上妆图片妆容效果,然后判别器对其真假图片进行二分类并计算损失,最后促使模型生成指定的人脸妆效。实验结果表明,整个过程能实现快速上妆且不丢失细节处理,并有舒服的观感。