基于CycleGAN改进的人脸图像彩色化方法
wf（2022）
Abstract
针对当前灰度人脸图像彩色化技术出现的颜色不准确、人脸图像细节损失等问题,提出一种基于自注意力机制的优化的人脸图像彩色化方法.将自注意力机制ACmix模块嵌入到网络模型CycleGAN中,对人脸关键信息进行加权强化;引入involution算子,involution核相比传统卷积核在空间维度上具有更广泛的覆盖,能够自适应地提取更多的人脸信息;设计了一个复合损失函数来计算真实图像与生成图像之间的误差,以提高彩色人脸图像的真实性和自然性.在Multi-PIE和Georgia Tech Face Da-tabase数据集上对改进后的模型进行定量和定性评价,实验表明,与现有方法相比,所提出的模型可以实现更真实、更自然的人脸颜色.
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ACmix,CycleGAN
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