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重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：尹淑婷丁一峰王纯纯安徽理工大学计算机科学与工程学院

【目的】针对现有操纵StyleGAN2隐空间实现人脸交换的方法存在(1)图像隐码中身份特征和属性特征高度耦合，导致生成效果不佳，(2)目标结构性细节保持不足的问题，提出了一种基于StyleGAN2的风格空间和特征空间的高保真人脸交换方法，名... 详细信息

【目的】针对现有操纵StyleGAN2隐空间实现人脸交换的方法存在(1)图像隐码中身份特征和属性特征高度耦合，导致生成效果不佳，(2)目标结构性细节保持不足的问题，提出了一种基于StyleGAN2的风格空间和特征空间的高保真人脸交换方法，名为AEFS（Attribute Extraction Face Swapping）。【方法】StyleGAN2的隐空间蕴含着丰富的语义信息，其中风格空间表现出显著的解耦特性。将预训练StyleGAN2的风格空间解耦为身份和属性子空间，使得风格空间中的隐码是相应子空间中身份隐码和属性隐码的总和。通过设计属性提取网络提取源脸和目标脸中属性隐码，并经过减法算术运算得到源身份隐码，将其与目标属性隐码经过加法算术运算得到交换隐码，最后经过StyleGAN2生成最终的交换图像。此外，该方法利用特征空间保持结果中的结构性细节，并采用预训练的StyleGAN2随机生成的人脸图像进行训练，不依赖于配对训练数据。【结果】通过定性和定量实验验证，AEFS能够生成属性保持良好的高保真人脸交换结果。在FFHQ数据集上，身份相似度、姿态误差、表情误差和FID指标分别达到了0.4498、3.4057、2.8381和5.3476。【结论】AEFS可以有效地平衡源身份转移和目标属性保持间的关系。通过简单的算术操作得到交换图像，使得AEFS比其他人脸交换方法更直观和优雅，并对后续基于StyleGAN2隐空间的人脸交换的研究具有参考价值。

关键词：人脸交换风格空间特征空间属性提取网络

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