【摘 要】
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面部表情编辑旨在以细粒度条件处理人脸图像的表情,同时其它与人脸表情无关的区域保持不变。随着信息化的逐渐普及以及数字媒体技术的发展,面部表情编辑逐渐受到越来越多的研究者的关注。目前面部表情编辑工作都是基于生成对抗网络（GAN）的架构的改进,但并没有考虑到如何解开不同表情属性之间的耦合。耦合会导致与条件无关的区域（如背景、面部细节等）也被影响变化,这就极大的影响了可控编辑的准确性。同时,属性的混叠可能
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面部表情编辑旨在以细粒度条件处理人脸图像的表情,同时其它与人脸表情无关的区域保持不变。随着信息化的逐渐普及以及数字媒体技术的发展,面部表情编辑逐渐受到越来越多的研究者的关注。目前面部表情编辑工作都是基于生成对抗网络（GAN）的架构的改进,但并没有考虑到如何解开不同表情属性之间的耦合。耦合会导致与条件无关的区域（如背景、面部细节等）也被影响变化,这就极大的影响了可控编辑的准确性。同时,属性的混叠可能会导致生成图像出现重叠,伪影等问题,从而影响生成图像质量。本文针对以上问题提出了三种面部表情编辑方法,可以在保存原图细节的情况下进行准确的表情编辑,同时可以有效地解决生成图像的伪影问题。本文的主要贡献如下:1.隐空间操作模块（LSMM）。提出了一种基于隐空间操作的编辑基线模型,该算法通过给定的表情控制向量来学习一个增量,从而将图像深层表达转变为目标特征来实现可控编辑。在AffectNet数据集的实验结果验证了该算法的有效性。2.交叉注意力操作模块（CAM）。由于基线模型LSMM只是学习一个增量的映射变化,并没有关注到输入图像的隐向量与控制向量之间的关联信息。本文提出了另外一个基于隐空间操作的交叉注意力模块来实现可控编辑。该方法通过挖掘隐向量和控制向量的深层特征关联,从而能够更为有效的拟合表情流型中的变化方向。3.多尺度特征操作模块（MSFM）。目前最先进的可控编辑方法（属性编辑以及表情编辑等）都会或多或少出现细节丢失的问题（如背景、人脸无关区域细节等）。本文通过构建一个多尺度特征操作模块来生成一个与编辑区域相应的掩码注意力图,从而对非编辑区域进行有效的信息补充。通过结合基于隐空间操作的模块（LSMM和CAM）,该方法在多个数据集上（AffectNet、FFHQ、CelebA）上均取得了最为先进的结果。
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