StyleGAN kullanarak yüz eylem üniteleri için algısal olarak doğrulanmış hassas yerel düzenleme

Yüz ifadelerini düzenleme yeteneği, bilgisayar ara yüzlerinde çok çeşitli uygulamalara sahiptir. İdeal yüz ifadesi düzenleme algoritmasının iki önemli kriteri karşılaması gerekir. İlk olarak, bireysel yüz eylemlerinin kesin ve hedefli düzenlenmesine izin vermelidir. İkincisi, yapaylık olmadan yüksek kaliteli çıktılar üretmelidir. Biz yüz ifadesi düzenlemesi için, yüzlerin anlamsal manipülasyonu alanında yaygın olarak kullanılan StyleGAN'a dayalı bir çözüm oluşturuyoruz. Bunu yaparken, StyleGAN'da çeşitli anlamsal niteliklerin nasıl kodlandığına dair anlayışımıza katkıda bulunuyoruz. Özellikle, gizli uzayda düzenleme yapmak için naif bir stratejinin belirli eylem birimleri arasında, birbirlerinden bağımsız olsalar bile, istenmeyen bağlantılarla sonuçlandığını gösteriyoruz. Örneğin, kaş indirme ve dudak gerdirme farklı eylem birimleri olmasına rağmen, eğitim verilerinde ilişkili görünüyorlar. Bu nedenle, StyleGAN onları çözmekte zorluk çekiyor. Her bir eylem birimi için ayrılmış etki bölgelerini hesaplayarak bu tür eylem birimlerinin bağımsız düzenlenmesine izin veriyoruz ve düzenlemeyi bu bölgelerle sınırlandırıyoruz. Toplam 43 denekle gerçekleştirilen algı deneyleri ile yerel surat ifadesi düzenleme yöntemimizin etkinliğini doğruluyoruz. Sonuçlar, yöntemimizin yerel düzenleme üzerinde daha yüksek kontrol sağladığını ve son teknoloji yöntemlerle karşılaştırıldığında üstün ve resmin aslına uygun görüntüler ürettiğini gösteriyor.