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在本文中，介紹了使用人臉設計或草圖來制作人臉照片的想法。該技術的應用包括角色設計、教育培訓、面部變形和嫌疑人畫像等。

有興趣的可以先看看視頻介紹：

要解決的問題

這篇文章的想法是設計一個應用程序來使用該面部草圖來繪制一張真實的面部圖像，該應用程序在警察、電影拍攝和面部彩繪中具有各種應用。這個想法的主要標準之一是它簡單明了，非常易于使用，即使你不是一個好的畫家，你也可以使用這個應用程序創(chuàng)建真實的面孔。

過去有解決這個問題的方法，在某些情況下使用了深度學習，但大多數(shù)時候他們以固定的繪圖作為輸入，并試圖通過添加細節(jié)使其更完整，并生成真實的面孔。

從左至右：真實圖像——HED——APDrawingGAN

從左至右：Canny Edges — Photoshop 中的影印濾鏡 — PS 中影印濾鏡的簡化

問題是如何解決的？（架構和思想）

數(shù)據(jù)集：

使用 CelebAMask-HQ 數(shù)據(jù)集的人臉圖像創(chuàng)建了一個新的數(shù)據(jù)集，并用于訓練（Train）和測試模型。

在這個數(shù)據(jù)庫中只收集了面對面的圖像，沒有任何其他添加，例如眼鏡、口罩等。

邊緣檢測過程采用了整體嵌套的邊緣檢測方法，下一步使用Photoshop中的Photocopy Filter來提高設計的質量，消除圖像噪聲。該數(shù)據(jù)庫包括 17,000 對真實圖像及其設計，其中男性圖像 6,247 對，女性圖像 11,456 對。但是，這個數(shù)據(jù)集不是很大，需要新的數(shù)據(jù)來改進算法。在這個想法中，訓練集與測試集的比例是 1 比 20。

架構：

該系統(tǒng)的網絡結構包括三個主要模塊:組件嵌入(CE)、特征映射(FM)和圖像合成(IS)。

CE(組件嵌入)模塊是一個自動編碼器，它具有定義面部的5個特征或主要組件，即左眼、右眼、鼻子和嘴。(嘴)通過其他組件進行學習。
FM (Feature Mapping)和IS (Image Synthesis)模塊一起形成了一個深度學習子網，用來放置和組合面部組件，以創(chuàng)建一個真實的臉。其中FM是CE模塊中編碼的特征解碼器，它將特征向量轉換為32通道的特征圖，而不是1通道的原型，這樣提高了模型的性能。

這個模型使用了shadow-guided的思想，這是用來幫助那些不太精通繪畫和繪畫的人。在背景中就會有一個臉部設計的模糊圖像，用戶可以使用它來使設計更加完整，畫出一個細節(jié)更多的更好的設計。

該網絡的輸入為512 × 512。在第一階段，這些圖像進入第一個子網或CE，分別學習與每個人臉分量相關的每個編碼器，在第二階段，每個人臉分量根據(jù)相似度在其特定的類中使用K近鄰算法，并被放置到圖中。在FM的下一步中，每個組件被插入到它的解碼器和真實的組件中進行制作。然后將新組件組合在一起以創(chuàng)建一個真正的新面孔。這一步在SI中使用條件GAN體系結構技術執(zhí)行，這樣可以保證所有的面組件都在它們的原始位置。

樣例如下：

其他特征：

在該模型中，可以改變對人臉每個特征的注意量和準確性，可以調整每個特征的擬真程度，例如鼻子比較像而嘴不太像。還有一種功能就是可以單獨設計每只眼睛，保證眼睛可能不一定是相同的。

對比：

總結

在這個想法中，我們嘗試繪制一張臉，并將其主要成分（例如左右眼睛、鼻子、嘴巴）和其余成分分開，并教一個深度學習網絡在真實圖像中找到它們的等價物，并將它們轉化為真實的樣子。?這個方向有很多挑戰(zhàn)，DeepFaceDrawing試圖用新的想法和以前的知識來解決，但是這個想法仍然存在問題，我們希望在下一個版本中得到解決，這個應用程序的質量和準確性會提高。

官網，論文和DEMO代碼都在這里：

http://geometrylearning.com/DeepFaceDrawing/

作者：Ehsan Mrh

轉自：?DeepHub IMBA

本文僅做學術分享，如有侵權，請聯(lián)系刪文。

—THE END—

DeepFaceDrawing: 使用草圖生成人臉圖像

要解決的問題

問題是如何解決的？（架構和思想）

總結

問題是如何解決的？（架構和思想）