摘要
本发明涉及一种基于多尺度特征转移的人脸身份交换方法,属于图像级深度伪造技术领域。其包括以下步骤:获取源人脸图像和目标人脸图像;将两种图像输入到统一的多尺度编码器中,得到多尺度源人脸特征和多尺度目标人脸特征;所述多尺度源人脸特征经过身份映射网络得到多尺度源人脸身份向量;多尺度源人脸身份向量中的第一源人脸身份向量和多尺度目标人脸特征中的第一目标人脸特征经过交叉注意力融合模块进行融合,得到初步融合特征;所述多尺度源人脸身份向量和多尺度目标人脸特征输入到多尺度特征转移解码器中,得到交换人脸图像。本发明能够提高身份信息细节转移的精确度,生成具有源身份和目标属性的高保真交换人脸。
技术关键词
人脸身份
人脸特征
融合特征
多尺度特征
上采样
输出特征
多尺度池化
多尺度鉴别器
注意力
Sigmoid函数
图像
网络
解码器
模块
编码器
分布特征
人脸识别模型
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多尺度特征融合
光伏组件表面
光伏组件图像
光伏组件故障
多通道特征融合
城市功能区识别方法
神经网络模型
时空融合特征
特征提取模块
影像
水下图像增强方法
通道
卷积模块
输出特征
融合特征
障碍物轨迹预测
预测误差
GNSS系统
扩展卡尔曼滤波算法
数据同步
卷积神经网络模型
识别算法
多尺度特征融合
人脸特征提取
直方图均衡化方法