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基于代理引导域适应的人脸图像动漫化方法

基于代理引导域适应的人脸图像动漫化方法

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作者：萧文鹏华南理工大学

学位级别：硕士

动漫是一种全球盛行的艺术风格,在艺术创作、媒体影视、游戏直播等行业创造了巨大的价值;人脸动漫化为用户或行业定制专属个性化的动漫形象或动漫虚拟替身提供了高效经济的解决方案。从艺术创作与行业需求的角度,人脸动漫化的目的是根... 详细信息

动漫是一种全球盛行的艺术风格,在艺术创作、媒体影视、游戏直播等行业创造了巨大的价值;人脸动漫化为用户或行业定制专属个性化的动漫形象或动漫虚拟替身提供了高效经济的解决方案。从艺术创作与行业需求的角度,人脸动漫化的目的是根据给定人脸图像设计并绘制生动且符合审美的动漫形象或3D动漫人脸形状,不仅要体现动漫风格的非真实渲染特征与艺术化表现模式,如平滑大方的色调与闪亮的大眼睛,还要求保持人物原型上具有辨识度的外观特征,如发型刘海、发色肤色、服装饰品、表情姿态等;对于3D的场景则进一步要求生成结构合理的3维模型。当前的方法将人脸动漫化任务视作一般的无监督图像翻译问题,在方法创新和效果提升方面取得了不错的进展,而上升到3D场景的研究工作则比较稀缺。但这些方法无一例外地难以处理好人脸图像域与动漫人脸图像域之间的域鸿沟和无监督训练的学习歧义,生成的动漫结果质量低,且难以保持输入人脸的外观特征。本文针对这些问题,开展了以下方面的研究探索:(1)针对动漫化前后的人脸外观特征不一致问题,本文提出使用Coser数据集(人类通过服化道扮演特定动漫角色)作为中间代理域,有效地弥补人脸与动漫人脸之间的域鸿沟和缓解无监督学习歧义,引导模型习得外观特征保持的人脸动漫化能力。基于此,本文设计了一个3-阶段、渐进式的代理引导域适应学习策略,在一般人脸图像上实现了高质量、美观、高鲁棒且外观特征保持的动漫化效果。此外,针对动漫化所需的显著形变(如人脸轮廓),本文将该任务解耦为更明确的几何形变和风格动漫化,并通过端到端训练充分发掘子任务之间的协同作用,进一步简化学习难度、提高生成动漫图像质量。(2)针对3D人脸动漫化显著的域间语义分布差异,本文设计了新的Coser引导域适应学习方法,首先提出共享语义表达与渲染模式的假设,基于此提出基于选择采样训练样本的域适应学习方法,在3D和2D场景中,微调已训练的Style GANs结构的生成网络,实现了外观特征更好保持的动漫化效果。并且,针对动漫图像的非真实渲染性质带来的几何-渲染歧义,本文引入真实人脸的几何先验以防止生成的3D动漫形状崩塌。本文充分证明了Coser作为代理来引导不同人脸动漫化方法学习的有效性,实现了最先进的动漫化效果,从而验证和揭示了代理域之于域适应学习的重要意义和其他领域的潜在作用。深刻的实验分析与讨论也促进了对生成对抗网络的原理与学习规律的理解。

关键词：代理域人脸图像动漫化域适应生成对抗网络

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