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自动上妆旨在通过计算机算法实现人脸妆容的编辑与合成,隶属于人脸图像分析领域.其在互动娱乐应用、图像视频编辑、辅助人脸识别等多方面起着重要作用.然而作为人脸编辑任务,其仍难以在保证图像的编辑结果自然、真实的同时又很好地满足编辑需求,并且仍有难以精确控制编辑区域、图像编辑前后一致性差、图像质量不够精细等问题.针对以上难点,创新性地提出了一种掩模控制的自动上妆生成对抗网络,该网络利用掩模方法,能够重点编辑上妆区域,约束人脸妆容编辑中无需编辑的区域不变,保持主体信息.同时其又能单独编辑人脸的眼影、嘴唇、脸颊等局部区域,实现特定区域上妆,丰富了上妆功能.此外,该网络能够进行多数据集联合训练,除妆容数据集外,还可以使用其他人脸数据集作为辅助,增强模型的泛化能力,得到更加自然的上妆结果.最后,依据多种评价标准,进行了充分的定性及定量实验,并与目前的主流算法进行了对比,综合评价了所提方法的性能. 相似文献
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