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GAN人脸修复--Generative Face Completion

Generative Face Completion CVPR 2017 https://arxiv.org/abs/1704.05838

Code: https://github.com/Yijunmaverick/GenerativeFaceCompletion

首先来直观的认识一下人脸修复是什么? 输入一个有缺失的人脸图像,得到完整的人脸图像

本文算法训练流程图如下:

主要由三个模块构成:Generator,Discriminator,Parsing network 3.1. Generator 这里的 Generator 被设计为一个 autoencoder,输入不完整的图像,输出修复后的图像。这里我们使用了 VGG19的前半部分网络结构,外加2个卷积层,一个池化层,一个全链接层。decoder 和 encoder 是对称的,使用了 unpooling 层 用于放大特征图尺寸

3.2. Discriminator 这里使用了两个 Discriminator,一个 local Discriminator, 一个 global Discriminator local Discriminator 是针对 缺失图像区域的 global Discriminator 是针对整个图像区域的

3.3. Semantic Regularization 这里的 Parsing network 主要用于进一步完善缺失区域的生成图像的真实性。

不同损失函数下修复的结果:

有无 Parsing network 的对比:

修复结果:

Model limitations

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