TP-GAN 侧脸修复

训练需要8组数据，所以没有通用性

class Generator(nn.Module) :def __init__(self, noise_dim, num_classes) :super(Generator, self).__init__()self.path_left_eye = LocalPathway()self.path_right_eye = LocalPathway()self.path_nose = LocalPathway()self.path_mouth = LocalPathway()self.globalpath = GlobalPathway(noise_dim)self.fuser = LocalFuser()self.feature_predict = FeaturePredict(num_classes)def forward(self, img128, img64, img32, left_eye, right_eye, nose, mouth, noise):

TP GAN ；全名 TWO pathway Geanerator Network

TP-GAN 根据不同姿势合成的结果。从左到右：90°、75°、45°、60°、30°和 15°。最后一栏是真实相片。

。这两条路径，一条专注于推理全局结构，另一条则推理局部的纹理，分别得到两个特征地图。这两个特征图会融合在一起，用于接下来的最终合成。

TP-GAN总结构示意图。生成器包含两个路径，一个处理全局信息，一个处理局部变换。判别器在合成的正面（

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