One Shot Face Swapping on Megapixels 论文简介

#换脸##CVPR 2021#

One Shot Face Swapping on Megapixels

作者称这是首个百万像素级的 One Shot Face Swapping 方法：MegaFS。

首先，MegaFS 通过提出的分层表征人脸编码器（HieRFE）在一个扩展的隐空间中分层组织人脸表征，以保持更多的人脸细节，而不是以前的换脸方法中的压缩表征。

其次，设计一个 Face Transfer Module（FTM），通过非线性轨迹将身份从源图像迁移到目标图像，而不需要明确的特征拆分。

最后，交换后的人脸可以由 StyleGAN2 合成，优点是训练稳定，生成能力强。

MegaFS 的每一部分都可以单独训练，因此该模型对 GPU 内存的要求可以满足百万像素换脸的要求。因此本次工作中的三大贡献为：完整的人脸表示、稳定的训练和有限的内存使用。

更多的实验页证明了 MegaFS 的优越性，第一个百万像素级的换脸数据库也已发布，用于研究公共领域的 DeepFake 检测和人脸图像编辑。

作者 | Yuhao Zhu, Qi Li, Jian Wang, Chengzhong Xu, Zhenan Sun

单位 | 中科院自动化所；澳门大学；国科大

论文 | https://arxiv.org/abs/2105.04932

数据集 | https://github.com/zyainfal/One-Shot-Face-Swapping-on-Megapixels

备注 | CVPR 2021