使用身份一致的迁移学习提升渲染肖像的真实性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一个新的照片逼真人像生成框架，可以有效减轻「奇异山谷」效应，提高渲染人像的真实性。使用转移学习从渲染人像的潜在空间学习到真实人像的潜在空间的一致映射，使虚拟角色的人像在外观风格改变的同时保持面部身份的不变，通过细化 StyleGAN2 生成器以保留与面部身份相关的几何和色彩特征。通过定性和定量评估以及消融实验，证明了我们的方法相较于现有方法的优势。
该研究提出了一个新的照片逼真人像生成框架，使用转移学习从渲染人像的潜在空间学习到真实人像的潜在空间的一致映射，使虚拟角色的人像在外观风格改变的同时保持面部身份的不变。
