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【开源】超强算法!动漫人脸自由切换,高分辨率视频风格化!南洋理工发布
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生成高质量的艺术人像视频是计算机图形学和视觉领域的一项重要而理想的任务。虽然基于功能强大的StyleGAN提出了一系列成功的人像图像统一模型,但这些面向图像的方法在应用于视频时有明显的局限性,例如固定的帧大小、人脸对齐要求、缺少非人脸细节和时间不一致。在这项工作中,我们通过引入一个新的VToonify框架来研究具有挑战性的可控高分辨率纵向视频风格传输。具体而言,VToonify利用StyleGAN的中高分辨率层,根据编码器提取的多尺度内容特征渲染高质量艺术肖像,以更好地保留帧细节。由此产生的完全卷积结构接受可变大小视频中的未对齐人脸作为输入,有助于在输出中使用自然运动完成面部区域。我们的框架与现有的基于StyleGAN的图像工具化模型兼容,以将其扩展到视频工具化,并继承了这些模型的吸引人的特性,以便对颜色和强度进行灵活的样式控制。这项工作展示了构建在Toonify和DualStyleGAN上的VToonify的两个实例,分别用于基于收藏和基于范例的纵向视频风格传输。大量实验结果表明,与现有方法相比,我们提出的VToonify框架在生成具有灵活风格控制的高质量、时间连贯的艺术肖像视频方面的有效性。 代码地址:https://github.com/williamyang1991/VToonify 论文地址:https://arxiv.org/abs/2209.11224 项目主页:https://www.mmlab-ntu.com/project/vtoonify/
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