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基于条件生成式对抗网络的面部表情迁移模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.22 MB | 2021-05-13

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　　面部表情迁移是计算机视觉角色动画领域的关键技术，但现有面部表情迁移方法存在生成表情不自然、缺乏真实感、迁移模型复杂以及训练难度大等问题。为此，构建一种基于条件生成式对抗网络的面部表情迁移模型。通过设计域分类损失函数指定表情域条件，使单个生成器学习多个表情域之间的映射，同时利用模型生成器和判别器之间的条件约束与零和博弈，在仅训练一个生成器的情况下同时实现7种面部表情迁移。实验结果表明，该模型能够有效进行面部表情迁移并且鲁棒性较强，其生成的面部表情较 Stargan模型更自然、逼真。

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