Pose and Facial Expression Transfer by using StyleGAN

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F24%3A00378115" target="_blank" >RIV/68407700:21230/24:00378115 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Pose and Facial Expression Transfer by using StyleGAN

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a method to transfer pose and expression between face images. Given a source and target face portrait, the model produces an output image in which the pose and expression of the source face image are transferred onto the target identity. The architecture consists of two encoders and a mapping network that projects the two inputs into the latent space of StyleGAN2, which finally generates the output. The training is self-supervised from video sequences of many individuals. Manual labeling is not required. Our model enables the synthesis of random identities with controllable pose and expression. Close-to-real-time performance is achieved.

Název v anglickém jazyce

Pose and Facial Expression Transfer by using StyleGAN

Popis výsledku anglicky

We propose a method to transfer pose and expression between face images. Given a source and target face portrait, the model produces an output image in which the pose and expression of the source face image are transferred onto the target identity. The architecture consists of two encoders and a mapping network that projects the two inputs into the latent space of StyleGAN2, which finally generates the output. The training is self-supervised from video sequences of many individuals. Manual labeling is not required. Our model enables the synthesis of random identities with controllable pose and expression. Close-to-real-time performance is achieved.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 27th Computer Vision Winter Workshop

ISBN

978-961-96564-0-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

8-17

Název nakladatele

Slovenian Pattern Recognition Society

Místo vydání

Ljubljana

Místo konání akce

Terme Olimia

Datum konání akce

14. 2. 2024

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—