公开(公告)号：CN111951153B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202010806948.1

申请日：2020-08-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许佳奕 ,  鞠怡轩

IPC: G06T3/00 ,  G06T3/04 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络隐空间解构的人脸属性精细化编辑方法，包括如下步骤：S101，构建生成器模型；S102，构建分类器模型；S103，通过法向量修改生成码，得到一对生成码；S104，将一对生成码带入生成器模型，得到一对人脸图像；S105，将一对人脸图像带入分类器模型，得到二分类结果；S106，计算损失函数最小值；S107，通过反向梯度算法重复S103至S106，优化法向量分别沿正负方向对生成码移动，使人脸属性发生改变，将人脸属性改变程度最大时的法向量作为目标法向量；S108，生成具有目标法向量对应人脸属性的新的人脸图像。

公开(公告)号：CN111951153A

公开(公告)日：2020-11-17

申请号：CN202010806948.1

申请日：2020-08-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许佳奕 ,  鞠怡轩

IPC: G06T3/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络隐空间解构的人脸属性精细化编辑方法，包括如下步骤：S101，构建生成器模型；S102，构建分类器模型；S103，通过法向量修改生成码，得到一对生成码；S104，将一对生成码带入生成器模型，得到一对人脸图像；S105，将一对人脸图像带入分类器模型，得到二分类结果；S106，计算损失函数最小值；S107，通过反向梯度算法重复S103至S106，优化法向量分别沿正负方向对生成码移动，使人脸属性发生改变，将人脸属性改变程度最大时的法向量作为目标法向量；S108，生成具有目标法向量对应人脸属性的新的人脸图像。