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Bringing Diversity into Diffusion Models for Semantic-Guided Face Asset Generation

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内容提要

本研究提出了一种基于语义可控生成网络的新方法，旨在解决数字人脸建模中的多样性和控制问题。通过引入新型数据生成流程和高效的GAN生成器，生成的面部资产可通过语义属性进行编辑，从而显著提升多样性和可控性。

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标签

GAN生成器 models 多样性 控制 数字人脸建模 语义可控生成网络
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