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结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换
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作者 刘鹤 周勇 +1 位作者 潘翼 张金桃 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期69-76,共8页
针对StarGANv2模型生成的人脸图像存在风格重建效果不佳、人脸纹理不够自然等现象,该文提出结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换模型.1)将多尺度特征融合模块PSConv嵌入StarGANv2生成器内,提高了模型对图像特征的提取能力;2)提出... 针对StarGANv2模型生成的人脸图像存在风格重建效果不佳、人脸纹理不够自然等现象,该文提出结合多尺度特征和多维注意力的人脸风格转换模型.1)将多尺度特征融合模块PSConv嵌入StarGANv2生成器内,提高了模型对图像特征的提取能力;2)提出了多维注意力模块MDConv,并将该模块嵌入StarGANv2判别器内,从而提高了模型对真假人脸图像的判别能力.与StarGANv2方法在CelebA-HQ数据集上进行对比实验的结果表明:该方法生成的人脸图像风格更美观,纹理细节更自然,学习感知图像相似度(LPIPS)的值也得到了提升. 展开更多
关键词 人脸风格转换 人脸属性合成 多尺度特征融合 多维注意力
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