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深度特征融合的头发属性转移方法
1
作者
谢志峰
苏旭
+2 位作者
刘思维
张桂菘
马利庄
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期772-779,共8页
针对现有的属性转移方法无法有效地转移头发属性这一问题,提出一种深度特征融合的头发属性转移方法.该方法包括特征提取、属性向量获取和图像合成3个子网络.首先从特征提取网络中提取原图像特征,添加重构损失保持原图像的身份不变;然后...
针对现有的属性转移方法无法有效地转移头发属性这一问题,提出一种深度特征融合的头发属性转移方法.该方法包括特征提取、属性向量获取和图像合成3个子网络.首先从特征提取网络中提取原图像特征,添加重构损失保持原图像的身份不变;然后在属性向量获取网络中构建头发特征与头发属性的映射模型,得到属性向量;最后将原图像特征与属性向量融合输入到合成网络,生成最终结果.在FFHQ数据集上进行了多种属性转移实验,结果表明,所提方法可以有效地转移头发属性,生成高分辨率的结果.大量在Celeba数据集上进行的实验结果表明,与现有的主流属性转移方法相比,所提方法可以取得更好的视觉效果.
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关键词
头发
生成对抗网络
特征融合
属性转移
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职称材料
题名
深度特征融合的头发属性转移方法
1
作者
谢志峰
苏旭
刘思维
张桂菘
马利庄
机构
上海大学影视工程系
上海电影特效工程技术研究中心
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期772-779,共8页
基金
国家自然科学基金(61303093)
上海市自然科学基金(19ZR1419100).
文摘
针对现有的属性转移方法无法有效地转移头发属性这一问题,提出一种深度特征融合的头发属性转移方法.该方法包括特征提取、属性向量获取和图像合成3个子网络.首先从特征提取网络中提取原图像特征,添加重构损失保持原图像的身份不变;然后在属性向量获取网络中构建头发特征与头发属性的映射模型,得到属性向量;最后将原图像特征与属性向量融合输入到合成网络,生成最终结果.在FFHQ数据集上进行了多种属性转移实验,结果表明,所提方法可以有效地转移头发属性,生成高分辨率的结果.大量在Celeba数据集上进行的实验结果表明,与现有的主流属性转移方法相比,所提方法可以取得更好的视觉效果.
关键词
头发
生成对抗网络
特征融合
属性转移
Keywords
hair
generative adversarial networks
feature fusion
attribute transfer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度特征融合的头发属性转移方法
谢志峰
苏旭
刘思维
张桂菘
马利庄
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
0
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