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妆容学习技术也称为妆容迁移技术,是风格迁移技术应用到妆容转换领域的一个特例。妆容学习的目标是将某参考图像人物的妆容迁移至另一幅原始图像的人物上。本文重点围绕构建人脸妆容学习网络,及提高人脸妆容迁移质量展开研究。在充分研究基于深度学习的风格迁移和人脸妆容学习方法的基础上,提出了一个新的双循环一致约束的人脸妆容学习网络DCCGAN,该网络能够有效的分离人脸图像的妆容特征和内容特征,实现人脸图像妆容的互换。此外,提出了双循环一致约束融合深浅层特征的人脸妆容学习网络DS-DCCGAN,该网络对DCCGAN加