融合特征编码的面部表情编辑技术

为解决当前连续面部表情生成模型易在表情密集区域产生伪影、表情控制能力较弱等问题,该文对GANimation模型进行了研究改进,提高对表情肌肉运动单元AU控制的准确度。在生成器的编码和解码特征层之间引入多尺度特征融合(MFF)模块,以长跳跃连接的方式将得到的融合特征用于图像解码。在生成器的解码部分中加入一层逆卷积,便于MFF模块添加,更加高效合理。在自制的数据集上与原网络进行对比实验,表情合成的准确度和生成的图像质量分别提高了1.28和2.52,验证了该算法在生成图像没有模糊和伪影存在的情况下,面部表情编辑能力得到加强。