手繪草圖生成逼真的人臉

中國科學院和香港城市大學的一組研究人員介紹了一種local-to-global的方法，可以從簡單的草圖生成逼真的人臉。

雖然隨著GANs技術(shù)的發(fā)展，從圖像到圖像的轉(zhuǎn)換技術(shù)使得草圖迅速生成人臉圖像成為可能 。但是已存在的一些技術(shù)往往容易過擬合，導(dǎo)致生成的圖像過度接近草圖。因此草圖要畫得非常好 ，生成的圖片才能得到好的效果。

與大多數(shù)基于深度學習的草圖轉(zhuǎn)換為圖像的解決方案不同，之前的方案將輸入草圖作為固定的“硬”約束，然后嘗試重建筆畫之間丟失的紋理或陰影信息；而本文中的新方法關(guān)鍵思想是隱式學習從真實人臉素描圖像中獲得合理的人臉素描空間，并在該空間中找到接近輸入素描的點。由于此方法將輸入草圖更多地視為“軟”約束來指導(dǎo)圖像合成，因此即使來自粗糙或不完整的輸入，它也能夠生成具有更G真實性的G質(zhì)量人臉圖像。