[视频作者] 计算机视觉life
[视频时长] 1:14
[视频类型] 计算机技术
https://www.youtube.com/watch?v=qZlcDW4sotA 近年来生成对抗网络(GANs)在人脸图像合成方面取得了显著的进展。虽然使用基于样式的GANs的方法可以生成惊人的逼真的人脸图像,但通常很难以一种有意义和分离的方式控制生成的人脸的特征。先前的方法旨在在先前训练的GAN的潜在空间内实现这样的语义控制和解纠缠。相反,我们提出了一个框架,一个先验模型的物理属性的脸,如3D形状,反照率,姿势,和照明明确,从而提供解纠缠设计。我们的方法,MOST-GAN,将基于风格的GANs的表