Las recientes técnicas de traducción profunda de imagen a imagen permiten la generación rápida de imágenes faciales a partir de bocetos a mano alzada. Sin embargo, las soluciones existentes tienden a adaptarse demasiado a los bocetos, lo que requiere bocetos profesionales o incluso mapas de bordes como entrada.
El proyecto DeepFaceDrawing modela implícitamente el espacio de forma de las imágenes de caras plausibles y sintetiza una imagen de la cara en este espacio para aproximar un boceto de entrada. Toma un enfoque local a global. Primero aprende las incorporaciones de características de los componentes clave de la cara, y empuja las partes correspondientes de los bocetos de entrada hacia múltiples componentes subyacentes definidos por los vectores de características de las muestras de componentes de la cara. También propone otra red neuronal profunda para aprender el mapeo desde las características integradas del componente hasta imágenes realistas con mapas de características multicanal como resultados intermedios para mejorar el flujo de información.
El método de DeepFaceDrawing esencialmente utiliza bocetos de entrada como restricciones suaves y, por lo tanto, es capaz de producir imágenes faciales de alta calidad incluso a partir de bocetos irregulares y / o incompletos.
DeepFaceDrawing afirma que su herramienta es fácil de usar incluso para personas que no son artistas, a la vez que admite un control detallado de los detalles de las formas. La usabilidad y expresividad de su sistema fue confirmadas por un estudio de usuarios.
A continuación un video de demostración que se presentará en SIGGRAPH 2020
Documentación del proyecto (ingles) PDF
Web Oficial de DeepFaceDrawing
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