10.16055/j.issn.1672-058X.2023.0002.011
基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复
本研究针对现有图像修复方法不能有效地分离结构和纹理信息,修复结果往往会出现边界模糊、结构扭曲等伪影问题,提出了基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法.人脸图像修复方法分为两阶段,第一阶段,通过结构重建器网络提取样式向量,按照StyleGAN所述的原理分为粗尺度特征、中尺度特征和精细特征三组,插入到预先训练好的StyleGAN生成器中,产生初步的修复结果;第二阶段通过构建纹理生成网络并使用上下文注意力机制,注意力分数由注意力计算模块计算,注意力转移模块根据较高级别特征图和注意力分数来填充较低级别特征图中的对应缺失区域,以细化上一阶段初步的人脸修复结果.在CelebA-HQ数据集上的训练并进行测试,本文的方法在定量和定性分析两个方面均优于现有方法.因此,基于潜在特征重构和注意力机制的人脸图像修复方法能够有效地修复缺损人脸图像,大大减少了边界过度平滑和存在纹理伪影的问题.
图像修复、结构重建、纹理生成、注意力
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TP183(自动化基础理论)
安徽省自然科学基金;安徽省高校协同创新项目
2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
73-78
