【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
墨染天姬3 分钟前
[AI]BERT 详解:从起源到实战
人工智能
qyr67895 分钟前
全球无硅导热垫片市场调研分析
大数据·人工智能·能源·无硅导热垫片
盼小辉丶17 分钟前
PyTorch强化学习实战——分布式策略梯度
人工智能·pytorch·深度学习·强化学习
qq74223498418 分钟前
OpenCV 之外的另一半工具箱:Supervision 视觉工程实战
人工智能·opencv·计算机视觉
doiito(Do It Together)18 分钟前
【Agent Harness】Gliding Horse 最新进化:从“能学习”到“可验证的自主进化”
人工智能·rust·系统架构·开源
weixin_5118404719 分钟前
2026年9月19日 NVIDIA H200 企业级AI服务器学习
人工智能
wshzd23 分钟前
LLM之Agent(八十五)|PI(二十四)RPC 模式与 JSON 事件流
人工智能
禁默26 分钟前
没有公网 IP 怎么远程抓取服务器指标?node_exporter + Prometheus + cpolar 实战
人工智能·cpolar
汽车网络安全爱好者31 分钟前
AI应用(四)之 AI 编程全流程
大数据·人工智能·elasticsearch
PPIO派欧云34 分钟前
PPIO沙箱支持接入OpenAI Agents API,一键托管Agent Harness
人工智能