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    武大最新妆容迁移模型 SSAT 效果超越PSGAN!上手超容易!AAAI 2022

    化妆迁移不仅是提取参考图像的化妆风格,而且是将化妆风格渲染到目标图像的语义对应位置。然而,大多数现有的方法侧重于前者而忽视后者,导致无法达到预期的结果。为了解决上述问题,我们提出了一种统一的对称语义感知变换器(SSAT)网络,该网络结合了语义对应学习来同时实现补足转移和补足移除。在SSAT中,提出了一种新的对称语义对应特征转移(SSCFT)模块和一种弱监督语义丢失模型,以便于建立精确的语义对应。在生成过程中,利用SSCFT对提取的化妆特征进行空间扭曲,实现与目标图像的语义对齐,然后将扭曲的化妆特征与未修改的化妆无关特征相结合,生成最终结果。实验表明,我们的方法获得了更加直观准确的化妆转移结果,与其他最先进的化妆转移方法相比,用户研究反映了我们方法的优越性。此外,我们还验证了该方法在表情和姿势差异、对象遮挡场景等方面的鲁棒性,并将其扩展到视频合成传输中

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