One-shot Face Reenactment(BMVC19)
3 Approach
给定source face xsx_sxs,包含了pose guidance,以及target face xtx_txt,包含了reference appearance,学习的目标是生成一幅图像包含xsx_sxs的pose/expression,以及xtx_txt的identity
3.1 Disentangle-and-Compose Framework
Shape Encoder EEE
Shape Encoder EEE的网络结构和文献[34, 35]中的boundary encoder一模一样,将人脸图像编码为一个15通道的heatmap,分别对应人脸不同的部分,然后涂上不同的颜色,得到face parsing maps
此外,增加额外的2个gaze channels,
Shape Encoder EEE在WFLW数据库上进行预训练,gaze channels在EOTT数据库上进行预训练,预训练完成后,整个Shape Encoder EEE被frozen
Appearance Auto-Encoder FFF
Appearance Auto-Encoder FFF包含Encoder部分以及Decoder部分
FFF需要学习人脸图像中的identity information和local facial details
FFF的Decoder负责重构人脸图像,为了保证生成图像中的identity,将Decoder过程中的feature maps拼接到Semantically Adaptive Decoder DDD中(Figure 3中的橘黄色箭头)
为了保证FFF不受shape的影响,……
Semantically Adaptive Decoder DDD
原本可以采用U-Net的结构,现在使用了multi-scales SPADE blocks,就可以去掉U-Net的Encoder部分
3.2 FusionNet
目前为止的模型在生成facial details(如胡子、皱纹)仍然存在问题,而warping-based methods生成facial details的效果比较好,因此提出一个FusionNet结构,如Figure 4所示,接收生成图像以及warping的结果,生成一个mask用于融合两幅图像
3.3 Learning
Ltotal=Lreenact+λLappreconsLreenact=αrLperceptual+αgLGAN+αiLid(1)\begin{aligned} L_{total}&=L_{reenact}+\lambda L_{app_recons} \\ L_{reenact}&=\alpha_rL_{perceptual}+\alpha_gL_{GAN}+\alpha_iL_{id} \qquad(1) \end{aligned} LtotalLreenact=Lreenact+λLapprecons=αrLperceptual+αgLGAN+αiLid(1)
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