【深度学习】Fine-Grained Face Swapping via Regional GAN Inversion高保真换脸范式

文章目录

代码

https://github.com/e4s2022/e4s

介绍

Fine-Grained Face Swapping via Regional GAN Inversion

提出一种新的高保真换脸范式,能够保留期望的微妙几何和纹理细节。从微观面部编辑的角度重新思考换脸任务,基于"编辑用于互换(editing for swapping)"(E4S)的原则,提出了一种基于面部组件形状和纹理的显式解耦方法。

遵循E4S原则,实现面部特征的全局和局部互换,以及由用户指定的部分互换。此外,E4S范式通过面部遮罩固有地处理面部遮挡问题。核心是一种新的区域GAN逆映射(RGI)方法,它允许显式解耦形状和纹理,同时允许在StyleGAN的潜在空间中进行面部互换。具体来说,设计了一个多尺度遮罩引导编码器,将每个面部组件的纹理投影到区域样式码中。还设计了一个遮罩引导注入模块,用样式码操作特征映射。基于解耦,面部互换被重新制定为样式和遮罩互换的简化问题。

与现有技术的大量实验和比较表明,方法在保留纹理和形状细节方面以及处理高分辨率图像方面具有优越性。项目页面地址为https://e4s2022.github.io

实践

设置好这2个参数后,执行python face_swap.py

效果

感觉不太好的效果:



帮助、问询

cpp 复制代码
https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2
相关推荐
两只羊2 分钟前
折腾 OpenClaw:从零开始在 Ubuntu 上部署并搞定局域网访问
人工智能
大傻^6 分钟前
SpringAI2.0 Null Safety 实战:JSpecify 注解体系与 Kotlin 互操作
android·开发语言·人工智能·kotlin·springai
蓝队云计算6 分钟前
蓝队云揭秘:如何利用云服务器高效养殖龙虾OpenClaw?
运维·服务器·人工智能·云服务器·openclaw
JicasdC123asd8 分钟前
密集连接瓶颈模块改进YOLOv26特征复用与梯度流动双重优化
人工智能·yolo·目标跟踪
sz-lcw8 分钟前
HOG特征向量计算方法
人工智能·python·算法
前进的李工33 分钟前
LangChain使用之Model IO(提示词模版之ChatPromptTemplate)
java·前端·人工智能·python·langchain·大模型
AIArchivist33 分钟前
深度解析|超级AI医院:不止是概念,更是医疗未来的确定性方向
人工智能·健康医疗
华农DrLai36 分钟前
什么是角色扮演Prompt?为什么给AI设定身份能提升表现?
人工智能·深度学习·ai·prompt·bert·transformer
大傻^37 分钟前
SpringAI2.0 向量存储生态:Redis、Amazon S3 与 Bedrock Knowledge Base 集成
数据库·人工智能·向量存储·springai
咋个办呢40 分钟前
AI智能体自学打卡:一份非常全的 Markdown Prompt 模板(可做减法)
人工智能·ai·prompt·智能体