#603
summarized by : yamada ryosuke
FReeNet: Multi-Identity Face Reenactment

どんな論文か?

顔の表情をターゲット画像の顔の表情へ変化させるface reenatchmentタスクにおいて顔の形状情報と外観情報の2つからのアプローチで画像生成するFreeNetを提案した.さらに,triplet lossとperceptual lossを組み合わせたtriplet perceptual lossを提案した.
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新規性

顔の形状情報と外観情報を組み合わせて学習するネットワークの提案とそれらを学習するために最適な損失関数の提案

結果

以下の画像にも示すように従来のpix2pixよりも高精度に顔の表情をターゲット画像に類似させて画像生成することができている.また,RaFDデータセットにおいて従来手法と提案手法をSSIMとFIDで定量的に評価した.こちらにおいてもpix2pixと比較して優勢であることを確認した.

その他(なぜ通ったか?等)