【摘 要】
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在科技飞速发展的现代,虚拟美颜美妆技术受到广泛欢迎,市场上也出现了各种各样的美颜应用软件,但是这些软件只能为用户提供某些特定的风格,不能随意的选择妆容风格。而妆容迁移不仅可以实现一键式换妆,还可以让用户使用任意风格的图片进行试妆。但是在目前的各类研究方法中,在妆容细节上、面部结构上、图像分辨率上、算法鲁棒性与模型的泛化能力等方面均有待提升。因此本文针对生成图像的面部结构的保持、妆容细节和模型泛化能
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在科技飞速发展的现代,虚拟美颜美妆技术受到广泛欢迎,市场上也出现了各种各样的美颜应用软件,但是这些软件只能为用户提供某些特定的风格,不能随意的选择妆容风格。而妆容迁移不仅可以实现一键式换妆,还可以让用户使用任意风格的图片进行试妆。但是在目前的各类研究方法中,在妆容细节上、面部结构上、图像分辨率上、算法鲁棒性与模型的泛化能力等方面均有待提升。因此本文针对生成图像的面部结构的保持、妆容细节和模型泛化能力增强三个方面进行研究。为了尽可能保持生成图像的面部结构不变,本文利用U-Net网络结构结合上下采样信息以保留更多的特征,通道域注意力机制SE-Net强调有用信息而抑制无用信息的特性,以CycleGAN为基线模型搭建了一个可高度保持生成图像面部结构不变的生成器。本文对U-Net网络结构进行了改进,不仅将其卷积块变为单层卷积,卷积层数也变更为8层,并使用实例正则化使改进的结构更适用于本模型的风格迁移任务。对于妆容细节上,本文改进了仅在生成图像和参考图像之间计算二者在RGB空间上的L1损失的色彩损失。将生成图像和参考图像转到了设备无关的Lab空间,并对图像进行五官分割,结合颜色矩和颜色直方图,在其对应的无关区域内进行色彩损失计算,实现了更加精确的计算。对轮廓损失函数做出了改进,实现了对参考图像面部装饰物的迁移。为了增强模型的泛化能力,使模型不仅可以在训练集上表现良好,也可以适用于其他数据集。本文不仅在生成模型中使用随机失活层,还对模型的训练方式进行了改进,进行交叉训练,不仅有利于模型的泛化能力增强,也有利于面部结构的保持。经实验表明,本文所搭建的迁移模型不仅可以很好的捕捉到参考图像的面部色彩分布,实现对参考图像面部装饰物的迁移,还更好的保留了目标图像的五官细节,其结构相似性指标平均可达0.8740。
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