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

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％。