【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
凌杰1 小时前
AI 学习笔记:Agent 的能力体系
人工智能
IT_陈寒2 小时前
React状态管理终极对决:Redux vs Context API谁更胜一筹?
前端·人工智能·后端
舒一笑4 小时前
如何获取最新的技术趋势和热门技术
人工智能·程序员
聚客AI4 小时前
🎉OpenClaw深度解析:多智能体协同的三种模式、四大必装技能与自动化运维秘籍
人工智能·开源·agent
黄粱梦醒4 小时前
大模型企业级部署方案-vllm
人工智能·llm
IT_陈寒4 小时前
JavaScript代码效率提升50%?这5个优化技巧你必须知道!
前端·人工智能·后端
IT_陈寒4 小时前
Java开发必知的5个性能优化黑科技,提升50%效率不是梦!
前端·人工智能·后端
康斯坦丁师傅5 小时前
发现一个插件,免费用谷歌最新NanoBanana 2
人工智能
emo猫pro_max6 小时前
openclaw飞书流式回复配置指南
人工智能
FishCoderh6 小时前
被OpenClaw的Session搞晕了?这篇让你彻底搞懂
人工智能