論文の概要: Learning Disentangled Representation for One-shot Progressive Face Swapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12985v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 11:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 14:33:50.319062
• Title: Learning Disentangled Representation for One-shot Progressive Face Swapping
• Title（参考訳）: ワンショットプログレッシブフェイススワッピングにおける不連続表現の学習
• Authors: Qi Li, Weining Wang, Chengzhong Xu, Zhenan Sun
• Abstract要約: ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークに基づくワンショット・フェイススワップのためのシンプルで効率的なFaceSwapperを提案する。 提案手法は,不整合表現モジュールと意味誘導融合モジュールから構成される。 その結果,本手法は,トレーニングサンプルの少ないベンチマークで最先端の結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.98684203654908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although face swapping has attracted much attention in recent years, it remains a challenging problem. The existing methods leverage a large number of data samples to explore the intrinsic properties of face swapping without taking into account the semantic information of face images. Moreover, the representation of the identity information tends to be fixed, leading to suboptimal face swapping. In this paper, we present a simple yet efficient method named FaceSwapper, for one-shot face swapping based on Generative Adversarial Networks. Our method consists of a disentangled representation module and a semantic-guided fusion module. The disentangled representation module is composed of an attribute encoder and an identity encoder, which aims to achieve the disentanglement of the identity and the attribute information. The identity encoder is more flexible and the attribute encoder contains more details of the attributes than its competitors. Benefiting from the disentangled representation, FaceSwapper can swap face images progressively. In addition, semantic information is introduced into the semantic-guided fusion module to control the swapped area and model the pose and expression more accurately. The experimental results show that our method achieves state-of-the-art results on benchmark datasets with fewer training samples. Our code is publicly available at https://github.com/liqi-casia/FaceSwapper.
• Abstract（参考訳）: 近年、顔交換が注目されているが、依然として難しい問題である。 既存の手法では, 顔画像の意味情報を考慮せずに, 顔スワッピングの固有特性を探索するために, 多数のデータサンプルを利用する。 さらに、識別情報の表現は固定されがちであり、最適な顔交換につながる。 本稿では,ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークに基づくワンショット顔交換のための,FaceSwapperというシンプルで効率的な方法を提案する。 提案手法は,不整合表現モジュールと意味誘導融合モジュールからなる。 disentangled representationモジュールは、属性エンコーダとidエンコーダで構成されており、idと属性情報の異方性を達成することを目的としている。 アイデンティティエンコーダはより柔軟で、属性エンコーダは競合相手よりも属性の詳細を含んでいる。 FaceSwapperは、歪んだ表現から恩恵を受け、徐々に顔画像を取り替えることができる。 また、セマンティクス誘導型融合モジュールにセマンティクス情報を導入し、スワップ領域を制御し、より正確にポーズや表情をモデル化する。 実験の結果,本手法はトレーニングサンプルの少ないベンチマークデータセットにおいて最先端の結果を得ることができた。 私たちのコードはhttps://github.com/liqi-casia/FaceSwapper.comで公開されています。

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