【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303093),上海市自然科学基金(19ZR1419100).
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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
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