【摘 要】
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为实现更具真实感的表情图像合成,探讨一种基于自注意力机制和谱归一化的生成式对抗网络(GAN)表情合成方法.通过在生成器中引入2层自注意力模块,使生成器能够在局部建立丰富的上下文关系,输出更加真实的表情细节;同时,在鉴别器中引入谱归一化,使鉴别器的训练更加稳定.实验结果表明,该模型在主观视觉和FID图像评价指标上均优于其他典型算法,图像质量和表情细节有明显提高.
【机 构】
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贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025;贵州大学 计算机科学与技术学院,贵阳550025;贵阳学院 数学与信息科学学院,贵阳550005
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为实现更具真实感的表情图像合成,探讨一种基于自注意力机制和谱归一化的生成式对抗网络(GAN)表情合成方法.通过在生成器中引入2层自注意力模块,使生成器能够在局部建立丰富的上下文关系,输出更加真实的表情细节;同时,在鉴别器中引入谱归一化,使鉴别器的训练更加稳定.实验结果表明,该模型在主观视觉和FID图像评价指标上均优于其他典型算法,图像质量和表情细节有明显提高.
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