【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
China_Yanhy25 分钟前
动手学大模型第一篇学习总结
人工智能
空间机器人36 分钟前
自动驾驶 ADAS 器件选型:算力只是门票,系统才是生死线
人工智能·机器学习·自动驾驶
C+++Python41 分钟前
提示词、Agent、MCP、Skill 到底是什么?
人工智能
小松要进步1 小时前
机器学习1
人工智能·机器学习
泰恒1 小时前
openclaw近期怎么样了?
人工智能·深度学习·机器学习
KaneLogger1 小时前
从传统笔记到 LLM 驱动的结构化 Wiki
人工智能·程序员·架构
tinygone1 小时前
OpenClaw之Memory配置成本地模式,Ubuntu+CUDA+cuDNN+llama.cpp
人工智能·ubuntu·llama
正在走向自律2 小时前
第二章-AIGC入门-AIGC工具全解析:技术控的效率神器,DeepSeek国产大模型的骄傲(8/36)
人工智能·chatgpt·aigc·可灵·deepseek·即梦·阿里通义千问
轩轩分享AI2 小时前
DeepSeek、Kimi、笔灵谁最好用?5款网文作者亲测的AI写作神器横评
人工智能·ai·ai写作·小说写作·小说·小说干货
Aevget2 小时前
基于嵌入向量的智能检索!HOOPS AI 解锁 CAD 零件相似性搜索新方式
人工智能·hoops·cad·hoops ai·cad数据格式