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MakeupとMakeup除去。図のように2画像版のCycleGANとなっている。 顔は分解し、部位(目鼻口肌)ごとにGeneratorやDiscriminatorが存在する。 lossはAdversarial loss+Identity loss+Style loss(同じメイクでのStyleが一致するためのStyle loss)。
https://adoberesearch.ctlprojects.com/wp-content/uploads/2018/04/CVPR2018_Paper3623_Chang.pdf
Adobe Research, Princeton University
2018/
一言でいうと
MakeupとMakeup除去。図のように2画像版のCycleGANとなっている。 顔は分解し、部位(目鼻口肌)ごとにGeneratorやDiscriminatorが存在する。 lossはAdversarial loss+Identity loss+Style loss(同じメイクでのStyleが一致するためのStyle loss)。
論文リンク
https://adoberesearch.ctlprojects.com/wp-content/uploads/2018/04/CVPR2018_Paper3623_Chang.pdf
著者/所属機関
Adobe Research, Princeton University
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2018/
概要
新規性・差分
手法
結果
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