Mask-2-Human:基于生成式對抗網絡的人物圖像生成方法
摘要：針對較為復雜的人物圖像生成任務,提出了一種從mask圖像生成人物圖像的新方法。基于生成式對抗網絡(generative adversarial nets,GANs),接收一個多通道的mask圖像作為輸入,其中的每個通道表示人物某個區域(如頭發、臉部、手臂等)的掩碼。該網絡由生成器和判別器組成,生成器在U-Net結構基礎上加入了殘差模塊,判別器用于判別生成圖像的真偽性。通過施加不同的高斯噪聲,所提方法能根據相同的mask生成具有不同外觀的人物圖像,具有更好的結果多樣性。
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