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多种面部属性的保持身份编辑：学习全局编辑方向和局部调整
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为ID-Style的新架构，通过使用StyleGANs的潜在空间和提出的方法进行面部图像编辑，可以解决在属性处理过程中面临的身份丢失问题。ID-Style的关键组件包括可学习的全局方向和实例感知强度预测器网络。尽管网络尺寸减小了约95％，但其在身份保持度量和操作平均准确度分别优于基线10％和7％。
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关键要点
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介绍了一种名为ID-Style的新架构，旨在解决面部图像编辑中的身份丢失问题。
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ID-Style的关键组件包括可学习的全局方向（LGD）和实例感知强度预测器（IAIP）网络。
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可学习的全局方向为每个属性找到共享和半稀疏的方向。
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实例感知强度预测器根据输入实例对全局方向进行微调。
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尽管网络尺寸减小了约95％，但在身份保持度量和操作平均准确度上分别优于基线10％和7％。
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