语义引导的条件生成的对抗网络（CGANS）已成为近年来面对面编辑的流行方法。然而，大多数现有方法将语义掩模引入发电机的直接条件输入，并且通常需要目标掩模在RGB空间中执行相应的转换。我们提出Secgan，一种新的标签引导，用于利用语义信息编辑面部图像，无需指定目标语义掩模。在培训期间，Secgan有两个发电机分支机构和鉴别者并行运行，有一个训练，用于翻译RGB图像和另一个用于语义面具。要以互利的方式桥接两个分支机构，我们介绍了一个语义一致性损失，限制了两个分支以具有一致的语义输出。虽然在训练期间需要两个分支机构，但RGB分支是我们的主要网络，并且不需要语义分支。我们的结果在Celeba和Celeba-HQ上表明，我们的方法能够以更准确的属性生成面部图像，在目标属性识别率方面表现出竞争性基线，同时维持自我监督的FR \ {E} CHET Inception等质量指标距离和成立得分。

Figure 1. Multi-domain image-to-image translation results on the CelebA dataset via transferring knowledge learned from the RaFD dataset. The first and sixth columns show input images while the remaining columns are images generated by StarGAN. Note that the images are generated by a single generator network, and facial expression labels such as angry, happy, and fearful are from RaFD, not CelebA.

仅通过改变我们想要的东西是一种在生成的对抗网络（GANS）中的长期研究问题，用于图像操纵。只依赖于全局生成器的大多数现有方法通常都会遭受不需要的属性以及目标属性。最近，由处理整个图像的全局网络和专注于本地部件的全局网络的分层网络都显示成功。然而，这些方法通过围绕稀疏面部关键点围绕的边界盒提取局部区域，这些盒子是非微分，不准确和不切实际的。因此，解决方案变为次优，引入了不需要的人工制品，从而降低了合成图像的整体质量。此外，最近的一项研究表明面部属性和局部语义区域之间的强烈相关性。为了利用这种关系，我们设计了一个统一的语义细分和分层GAN的架构。我们框架的独特优势在于，在前向传递语义分割网络条件的情况下，生成模型以及来自分层GAN的后向通行梯度将传播到语义分段网络，这使我们的框架成为端到端可分辨的体系结构。这允许两个架构彼此受益。为了展示其优势，我们对两种挑战性面部表情翻译基准，影响网络和RAFD以及两个受欢迎的体系结构，Bisenet和Unet的语义细分基准，Celebamask-HQ的方法评估了我们的方法。我们对脸部语义分割和面部表达式操作任务的广泛定量和定性评估验证了我们对现有最先进的方法的工作的有效性。

图像生成在学术界和工业领域提出了巨大的关注，特别是对于有条件和目标导向的图像生成，例如犯罪肖像和时装设计。虽然目前的研究已经沿着这个方向实现了初步结果，但它们总是将课堂标签集中在阶级标签中作为空间内容从潜伏向量随机产生的条件。边缘细节通常模糊，因为空间信息难以保持。鉴于此，我们提出了一种新型的空间受限的生成对抗网络（SCAGAN），其从潜伏向量中分离出空间约束，并使这些约束可行作为额外的可控信号。为了增强空间可控性，发电机网络专门设计用于逐步采用语义分割，潜在的传染媒介和属性级标签作为输入。此外，构造分段网络以对发电机施加空间约束。在实验上，我们在Celeba和Deepfashion数据集中提供视觉和定量结果，并证明所提出的Scang在控制空间内容以及产生高质量图像方面非常有效。

生成的对抗网络（GANS）最近引入了执行图像到图像翻译的有效方法。这些模型可以应用于图像到图像到图像转换中的各种域而不改变任何参数。在本文中，我们调查并分析了八个图像到图像生成的对策网络：PIX2PX，Cyclegan，Cogan，Stargan，Munit，Stargan2，Da-Gan，以及自我关注GaN。这些模型中的每一个都呈现了最先进的结果，并引入了构建图像到图像的新技术。除了对模型的调查外，我们还调查了他们接受培训的18个数据集，并在其上进行了评估的9个指标。最后，我们在常见的一组指标和数据集中呈现6种这些模型的受控实验的结果。结果混合并显示，在某些数据集，任务和指标上，某些型号优于其他型号。本文的最后一部分讨论了这些结果并建立了未来研究领域。由于研究人员继续创新新的图像到图像GAN，因此他们非常重要地了解现有方法，数据集和指标。本文提供了全面的概述和讨论，以帮助构建此基础。

最近关于多领域面部图像翻译的研究取得了令人印象深刻的结果。现有方法通常提供具有辅助分类器的鉴别器，以施加域转换。但是，这些方法忽略了关于域分布匹配的重要信息。为了解决这个问题，我们提出了一种与更自适应的鉴别器结构和匹配的发电机具有更自适应的鉴别器结构和匹配的发电机之间的开关生成的对抗网络（SwitchGan），以在多个域之间执行精密图像转换。提出了一种特征切换操作以在我们的条件模块中实现特征选择和融合。我们展示了我们模型的有效性。此外，我们还引入了发电机的新功能，该功能代表了属性强度控制，并在没有定制培训的情况下提取内容信息。在视觉上和定量地显示了Morph，RAFD和Celeba数据库的实验，表明我们扩展的SwitchGan（即，门控SwitchGan）可以实现比Stargan，Attgan和Staggan更好的翻译结果。使用培训的Reset-18模型实现的属性分类准确性和使用ImageNet预先预订的Inception-V3模型获得的FIC分数也定量展示了模型的卓越性能。

Facial image manipulation has achieved great progress in recent years. However, previous methods either operate on a predefined set of face attributes or leave users little freedom to interactively manipulate images. To overcome these drawbacks, we propose a novel framework termed MaskGAN, enabling diverse and interactive face manipulation. Our key insight is that semantic masks serve as a suitable intermediate representation for flexible face manipulation with fidelity preservation. MaskGAN has two main components: 1) Dense Mapping Network (DMN) and 2) Editing Behavior Simulated Training (EBST). Specifically, DMN learns style mapping between a free-form user modified mask and a target image, enabling diverse generation results. EBST models the user editing behavior on the source mask, making the overall framework more robust to various manipulated inputs. Specifically, it introduces dual-editing consistency as the auxiliary supervision signal. To facilitate extensive studies, we construct a large-scale high-resolution face dataset with fine-grained mask annotations named CelebAMask-HQ. MaskGAN is comprehensively evaluated on two challenging tasks: attribute transfer and style copy, demonstrating superior performance over other state-of-the-art methods. The code, models, and dataset are available at https://github.com/switchablenorms/CelebAMask-HQ.

尽管具有生成对抗网络（GAN）的图像到图像（I2I）翻译的显着进步，但使用单对生成器和歧视器将图像有效地转换为多个目标域中的一组不同图像仍然具有挑战性。现有的I2i翻译方法采用多个针对不同域的特定于域的内容编码，其中每个特定于域的内容编码器仅经过来自同一域的图像的训练。然而，我们认为应从所有域之间的图像中学到内容（域变相）特征。因此，现有方案的每个特定于域的内容编码器都无法有效提取域不变特征。为了解决这个问题，我们提出了一个灵活而通用的Sologan模型，用于在多个域之间具有未配对数据的多模式I2I翻译。与现有方法相反，Solgan算法使用具有附加辅助分类器的单个投影鉴别器，并为所有域共享编码器和生成器。因此，可以使用来自所有域的图像有效地训练Solgan，从而可以有效提取域 - 不变性内容表示。在多个数据集中，针对多个同行和sologan的变体的定性和定量结果证明了该方法的优点，尤其是对于挑战i2i翻译数据集的挑战，即涉及极端形状变化的数据集或在翻译后保持复杂的背景，需要保持复杂的背景。此外，我们通过消融研究证明了Sogan中每个成分的贡献。

我们提出了Vecgan，这是一个图像到图像翻译框架，用于带有可解释潜在方向的面部属性编辑。面部属性编辑任务面临着精确属性编辑的挑战，具有可控的强度和图像的其他属性的保存。对于此目标，我们通过潜在空间分解设计属性编辑，对于每个属性，我们学习了与其他属性正交的线性方向。另一个组件是变化的可控强度，标量值。在我们的框架中，可以通过投影从参考图像中对此标量进行采样或编码。我们的工作灵感来自固定预验证的gan的潜在空间分解作品。但是，尽管这些模型无法进行端到端训练，并难以精确编辑编码的图像，但Vecgan受到了端到端的培训，用于图像翻译任务，并成功地编辑了属性，同时保留了其他属性。我们的广泛实验表明，vecgan对本地和全球编辑的最先进进行了重大改进。

本文的目标是对面部素描合成（FSS）问题进行全面的研究。然而，由于获得了手绘草图数据集的高成本，因此缺乏完整的基准，用于评估过去十年的FSS算法的开发。因此，我们首先向FSS引入高质量的数据集，名为FS2K，其中包括2,104个图像素描对，跨越三种类型的草图样式，图像背景，照明条件，肤色和面部属性。 FS2K与以前的FSS数据集不同于难度，多样性和可扩展性，因此应促进FSS研究的进展。其次，我们通过调查139种古典方法，包括34个手工特征的面部素描合成方法，37个一般的神经式传输方法，43个深映像到图像翻译方法，以及35个图像 - 素描方法。此外，我们详细说明了现有的19个尖端模型的综合实验。第三，我们为FSS提供了一个简单的基准，名为FSGAN。只有两个直截了当的组件，即面部感知屏蔽和风格矢量扩展，FSGAN将超越所提出的FS2K数据集的所有先前最先进模型的性能，通过大边距。最后，我们在过去几年中汲取的经验教训，并指出了几个未解决的挑战。我们的开源代码可在https://github.com/dengpingfan/fsgan中获得。

最近在图像编辑中找到了生成的对抗网络（GANS）。但是，大多数基于GaN的图像编辑方法通常需要具有用于训练的语义分段注释的大规模数据集，只提供高级控制，或者仅在不同图像之间插入。在这里，我们提出了EditGan，一种用于高质量，高精度语义图像编辑的新方法，允许用户通过修改高度详细的部分分割面罩，例如，为汽车前灯绘制新掩模来编辑图像。编辑登上的GAN框架上建立联合模型图像及其语义分割，只需要少数标记的示例，使其成为编辑的可扩展工具。具体地，我们将图像嵌入GaN潜在空间中，并根据分割编辑执行条件潜代码优化，这有效地修改了图像。算优化优化，我们发现在实现编辑的潜在空间中找到编辑向量。该框架允许我们学习任意数量的编辑向量，然后可以直接应用于交互式速率的其他图像。我们通过实验表明，EditGan可以用前所未有的细节和自由来操纵图像，同时保留完整的图像质量。我们还可以轻松地组合多个编辑并执行超出EditGan训练数据的合理编辑。我们在各种图像类型上展示编辑，并定量优于标准编辑基准任务的几种先前编辑方法。

在这项工作中，我们为面部年龄编辑提出了一种新颖的架构，该架构可以产生结构修改，同时保持原始图像中存在相关细节。我们删除输入图像的样式和内容，并提出了一个新的解码器网络，该网络采用了一种基于样式的策略来结合输入图像的样式和内容表示，同时将输出在目标年龄上调节。我们超越了现有的衰老方法，使用户可以在推理过程中调整输入图像中的结构保存程度。为此，我们引入了一种掩盖机制，即自定义结构保存模块，该模块将输入图像中的相关区域与应丢弃的区域区分开。尖峰不需要其他监督。最后，我们的定量和定性分析在内，包括用户研究，表明我们的方法优于先前的艺术，并证明了我们在图像编辑和可调节结构保存方面的策略的有效性。可以在https://github.com/guillermogogotre/cusp上获得代码和预估计的模型。

基于生成神经辐射场（GNERF）基于生成神经辐射场（GNERF）的3D感知gan已达到令人印象深刻的高质量图像产生，同时保持了强3D一致性。最显着的成就是在面部生成领域中取得的。但是，这些模型中的大多数都集中在提高视图一致性上，但忽略了分离的方面，因此这些模型无法提供高质量的语义/属性控制对生成。为此，我们引入了一个有条件的GNERF模型，该模型使用特定属性标签作为输入，以提高3D感知生成模型的控制能力和解散能力。我们利用预先训练的3D感知模型作为基础，并集成了双分支属性编辑模块（DAEM），该模块（DAEM）利用属性标签来提供对生成的控制。此外，我们提出了一个Triot（作为INIT的训练，并针对调整进行优化），以优化潜在矢量以进一步提高属性编辑的精度。广泛使用的FFHQ上的广泛实验表明，我们的模型在保留非目标区域的同时产生具有更好视图一致性的高质量编辑。该代码可在https://github.com/zhangqianhui/tt-gnerf上找到。

最近的研究表明，风格老年提供了对图像合成和编辑的下游任务的有希望的现有模型。然而，由于样式盖的潜在代码被设计为控制全球样式，因此很难实现对合成图像的细粒度控制。我们提出了SemanticStylegan，其中发电机训练以分别培训局部语义部件，并以组成方式合成图像。不同局部部件的结构和纹理由相应的潜在码控制。实验结果表明，我们的模型在不同空间区域之间提供了强烈的解剖。当与为样式器设计的编辑方法结合使用时，它可以实现更细粒度的控制，以编辑合成或真实图像。该模型也可以通过传输学习扩展到其他域。因此，作为具有内置解剖学的通用先前模型，它可以促进基于GaN的应用的发展并实现更多潜在的下游任务。

生成的对抗网络（GANS）已经实现了图像生成的照片逼真品质。但是，如何最好地控制图像内容仍然是一个开放的挑战。我们介绍了莱特基照片，这是一个两级GaN，它在古典GAN目标上训练了训练，在一组空间关键点上有内部调节。这些关键点具有相关的外观嵌入，分别控制生成对象的位置和样式及其部件。我们使用合适的网络架构和培训方案地址的一个主要困难在没有领域知识和监督信号的情况下将图像解开到空间和外观因素中。我们展示了莱特基点提供可解释的潜在空间，可用于通过重新定位和交换Keypoint Embedding来重新安排生成的图像，例如通过组合来自不同图像的眼睛，鼻子和嘴巴来产生肖像。此外，关键点和匹配图像的显式生成启用了一种用于无监督的关键点检测的新的GaN的方法。

我们建议使用单个图像进行面部表达到表达翻译的简单而强大的地标引导的生成对抗网络（Landmarkgan），这在计算机视觉中是一项重要且具有挑战性的任务，因为表达到表达的翻译是非 - 线性和非对准问题。此外，由于图像中的对象可以具有任意的姿势，大小，位置，背景和自我观念，因此需要在输入图像和输出图像之间有一个高级的语义理解。为了解决这个问题，我们建议明确利用面部地标信息。由于这是一个具有挑战性的问题，我们将其分为两个子任务，（i）类别引导的地标生成，以及（ii）具有里程碑意义的指导表达式对表达的翻译。两项子任务以端到端的方式进行了培训，旨在享受产生的地标和表情的相互改善的好处。与当前的按键指导的方法相比，提议的Landmarkgan只需要单个面部图像即可产生各种表达式。四个公共数据集的广泛实验结果表明，与仅使用单个图像的最先进方法相比，所提出的Landmarkgan获得了更好的结果。该代码可从https://github.com/ha0tang/landmarkgan获得。

Facial attribute editing aims to manipulate single or multiple attributes of a face image, i.e., to generate a new face with desired attributes while preserving other details. Recently, generative adversarial net (GAN) and encoder-decoder architecture are usually incorporated to handle this task with promising results. Based on the encoder-decoder architecture, facial attribute editing is achieved by decoding the latent representation of the given face conditioned on the desired attributes. Some existing methods attempt to establish an attributeindependent latent representation for further attribute editing. However, such attribute-independent constraint on the latent representation is excessive because it restricts the capacity of the latent representation and may result in information loss, leading to over-smooth and distorted generation. Instead of imposing constraints on the latent representation, in this work we apply an attribute classification constraint to the generated image to just guarantee the correct change of desired attributes, i.e., to "change what you want". Meanwhile, the reconstruction learning is introduced to preserve attribute-excluding details, in other words, to "only change what you want". Besides, the adversarial learning is employed for visually realistic editing. These three components cooperate with each other forming an effective framework for high quality facial attribute editing, referred as AttGAN. Furthermore, our method is also directly applicable for attribute intensity control and can be naturally extended for attribute style manipulation. Experiments on CelebA dataset show that our method outperforms the state-of-the-arts on realistic attribute editing with facial details well preserved.

强大的模拟器高度降低了在培训和评估自动车辆时对真实测试的需求。数据驱动的模拟器蓬勃发展，最近有条件生成对冲网络（CGANS）的进步，提供高保真图像。主要挑战是在施加约束之后的同时合成光量造型图像。在这项工作中，我们建议通过重新思考鉴别者架构来提高所生成的图像的质量。重点是在给定对语义输入生成图像的问题类上，例如场景分段图或人体姿势。我们建立成功的CGAN模型，提出了一种新的语义感知鉴别器，更好地指导发电机。我们的目标是学习一个共享的潜在表示，编码足够的信息，共同进行语义分割，内容重建以及粗糙的粒度的对抗性推理。实现的改进是通用的，并且可以应用于任何条件图像合成的任何架构。我们展示了我们在场景，建筑和人类综合任务上的方法，跨越三个不同的数据集。代码可在https://github.com/vita-epfl/semdisc上获得。

由于难以获得地面真理标签，从虚拟世界数据集学习对于像语义分割等现实世界的应用非常关注。从域适应角度来看，关键挑战是学习输入的域名签名表示，以便从虚拟数据中受益。在本文中，我们提出了一种新颖的三叉戟架构，该架构强制执行共享特征编码器，同时满足对抗源和目标约束，从而学习域不变的特征空间。此外，我们还介绍了一种新颖的训练管道，在前向通过期间能够自我引起的跨域数据增强。这有助于进一步减少域间隙。结合自我培训过程，我们在基准数据集（例如GTA5或Synthia适应城市景观）上获得最先进的结果。Https://github.com/hmrc-ael/trideadapt提供了代码和预先训练的型号。

我们提出了Exe-Gan，这是一种新型的使用生成对抗网络的典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅可以保留输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们介绍了一个新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨地区边界之间的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。关于公共Celeba-HQ和FFHQ数据集的广泛评估和实际应用，可以验证Exe-GAN的优越性，从面部镶嵌的视觉质量来看。