摘要:人脸彩妆转换的目的是在保留人脸特征的同时,将一个给定的参考彩妆人脸图像转换为另一个非彩妆人脸图像。这种实例级的传输问题比传统的域级传输任务更具挑战性,特别是当成对的数据不可用时。化妆风格也不同于全局风格(如绘画),它由几种局部风格/化妆品组成,包括眼影、口红、粉底等等。这种局部的、精细的化妆信息提取和传递,对于现有的风格传递方法是不可行的。我们通过将全局域级损失和本地实例级损失合并到一个称为BeautyGAN的双输入/输出生成对抗网络中来解决这个问题。具体地说,域级的传输是由鉴别器来保证的,这些鉴别器可以将生成的图像与域的实际样本区分开来。实例级损失由局部人脸区域的像素级直方图损失计算得