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近期，国外筹备机视觉与步地识别会议CVPR 2022在好意思国新奥尔良举行，并同步进行线上会议。由王君乐博士率领的腾讯Turing Lab执行室提交的论文《High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement》（基于隐语义解耦的高分辨率换脸）顺利入选。

论文由腾讯Turing Lab与华南理工大学、卡迪夫大学及中国香港大学相助完成。接下来，咱们将为群众解读论文的中枢后果，一说念来学习筹备机视觉规模的最前沿参谋吧！

基于隐语义解耦的高分辨率换脸

High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement

在换脸任务中，咱们需要针对给定的源脸和贪图脸，将源脸的身份信息移动至贪图脸上，并同期保抓贪图脸的属性信息。该技能频年来赢得盛大心理的，并在互动文娱、广电、安全与狡饰保护等规模均展现出较大的应用后劲。

这篇论文建议了一种新的、基于预测验GAN模子中内在先验常识的换脸尺度，达成了高分辨率（1024X1024）换脸。该尺度除了能保抓贪图脸的常见属性信息，如表情、姿态、光照、配景等以外，还不错更好地保抓贪图脸的妆容信息。

在这个职责中，咱们期骗生成造反模子隐空间的解耦特质，将不同性质的属性折柳移动。具体来说，表情、姿态等是与结构干系的属性，而光照、格调等是与外不雅干系的属性。这两类属性由隐编码的不同层折柳限度：一张图片隐编码的前半部分限度结构信息，此后半部分限度外不雅信息。

咱们先折柳将源脸和贪图脸回转到StyleGAN的隐空间内。同期将源脸和贪图脸要害点的热图送入要害点编码器，得到一个结构属性滚动向量，这个向量作用在源脸的隐编码上，即可达成结构属性的移动。

同期，咱们用贪图脸隐编码的后半部分代替源脸隐编码的后半部分，这么即可达成外不雅属性的移动。将科罚之后的隐编码送入预测验好的StyleGAN中，即可得到初步的换脸扫尾。

此外，为了达成贪图脸配景的移动，咱们将贪图脸径直送入贪图编码器，得到不同分辨率的特征，并和StyleGAN中间经由中产生的特征在解码器中进行交融。这么咱们就赢得了最终的扫尾y。执行扫尾标明，咱们的尺度在图片和视频换脸任务中，很多方面的效果均擢升了多SOTA尺度。

注：图片只用作学术参谋，无须于生意用途。

对于CVPR

CVPR 全称 IEEE 国外筹备机视觉与步地识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），该会议始于 1983 年，是筹备机视觉和步地识别规模的顶级会议。本年大会共收到来自全球各大高校、科研机构与科技公司共8186篇投稿，最终摄取的论文险些皆代表了年度筹备机视觉规模最新、最高科研水平以及往日发展趋势。

这次论文入选，亦然对腾讯Turing Lab执行室现阶段科研及翻新才智的招供。往日，腾讯Turing Lab将接续发愤，为群众在筹备机视觉规模带来更多可能。

腾讯Turing Lab执行室隆重东说念主

王君乐博士

中国素有“礼仪之邦”的美誉，这体现在人际交往过程中，有着一套非常繁琐的礼仪规范，不仅如此，通常还伴随着钱财的馈送和交换，这就是“送礼”。古人将礼物称为“挚”，认为有“执以至者”的意思，即亲自带着礼物到主人家，通过这种方式来表达自己的真情厚意。《仪礼·士相见礼》就记载了人们初次相见时送礼的场景。

经出版社授权，第一财经选取书中部分篇章，以飨读者，本文发表时有删节。

腾讯人人参谋员

领有十余年筹备机视觉、多媒体、机器学习规模参谋西宾，在东说念主体姿态推测与重建、图像质地评价、筹备照相学、千里浸式多媒体等规模有较深的了解及实战西宾，并在这些规模率领团队进行探索与落地的职责。

曾主导腾讯CenseoQoE画质评价决策的建树与社区开源，主导腾讯时尚云游戏云霄虚实互动技能的研发。此外2024欧洲杯(中国区)官网-登录入口，在包括CVPR、NeurIPS、TIP、TMM等顶级会议及期刊上发表多篇论文，并为多个会议及期刊担任审稿东说念主及组织者。