【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
ZGIAI1 小时前
ZGI 混合检索:汇集候选并统一重排
人工智能·架构
ZGIAI1 小时前
ZGI 运行日志:还原任务与节点状态
人工智能·架构
Scott9999HH1 小时前
2026 中小企业如何破局 AI 搜索?轻量化 GEO 优化系统架构设计与 Python 实战落地
人工智能
玩转单片机与嵌入式2 小时前
深入浅出TinyML 16:FFT、频带能量和MFCC分别适合什么任务?
stm32·深度学习·tinyml
甲维斯2 小时前
opencode的“恶果”来了,吃掉100G空间!
人工智能
IT大白鼠2 小时前
PentestGPT作为AI运维编排工作流自动化底座的技术架构与应用价值评估
运维·人工智能·自动化·pentestgpt
yurenpai(27届找实习中)2 小时前
从零读懂 AI 智能客服(一):模块职责与 SSE 聊天链路(后端架构)
java·人工智能·架构·langchain4j
别动我齐刘海3 小时前
机器人运动控制学习4——状态估计 State Estimation
c++·人工智能·学习·目标检测·机器学习·机器人·自动驾驶
Behaviour3 小时前
Unity AI 生态横评对比:官方 AI Beta / Unity CLI / 团结 Codely / 社区 MCP 四大阵营选型
人工智能·unity·ai·游戏引擎·aigc·ai编程
盈飞无限3 小时前
AI智能SPC软件,制造业质量数字化转型核心
人工智能