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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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