Learning portrait drawing of face photos from unpaired data with unsupervised landmarks

Yüz fotoğraflarını sanatsal portre çizimlerine dönüştürmek, uzman sanatçılar için zaman alıcı bir iştir, dolayısıyla bu sürecin otomatikleştirilmesine ihtiyaç vardır. Bir fotoğraftan portre oluşturmak yalnızca basit bir görüntü dönüştürme işlemi değildir; karmaşıklıklarla doludur. Süreç, birçok karmaşık ayrıntıyı gözden kaçırırken temel yüz özelliklerini vurgulamalıdır. Bu nedenle, yetenekli bir görüntü dönüştürme aracının yüzün seçilmiş yönlerini algılaması ve koruması gerekir. Araştırmamızda, yalnızca eşleştirilmemiş verilerden öğrenen ve hiçbir ekstra etiketleme içermeyen bir portre çizimi yöntemi öneriyoruz. Denetimsiz özellik öğreniminden yararlanan yöntemimiz, başarılı genelleştirme davranışı gösterir. İlk katkımız, görüntülerin üst düzey detaylarını denetlenmeyen parçalarla ve sığ ağların kimlik koruma davranışını birleştiren bir görüntü çeviri mimarisidir. İkinci katkımız yeni bir asimetrik poz temelli döngü tutarlılığı kayıp fonksiyonudur. Bu kayıp, bir giriş görüntüsünün bir portreye dönüştürüldükten ve tekrar giriş görüntüsüne dönüştürüldükten sonra yeniden oluşturulmasını gerektiren döngü tutarlılığı kaybı üzerindeki kısıtlamayı hafifletir. Son olarak hem alan içi hem de alan dışı görüntüler üzerinde kapsamlı deneyler yaptık ve yöntemimizi en son teknoloji yaklaşımlarla karşılaştırdık. Üç veri kümesinde hem niceliksel hem de niteliksel olarak önemli gelişmeler gösteren modelimizi sunuyoruz.