FSGAN：一种基于对抗生成网络的换脸术

本文导读

本文主要介绍ICCV 2019的一篇文章，FSGAN：Subject Agnostic Face Swapping and Reenactment。

文章提出了一种基于对抗生成网络的换脸术，该方法可以对在训练中未曾见过的脸部图像对进行很好的处理，并且可以根据目标图像脸部区域的mask对源图像的脸部区域进行补全，比较好的解决了脸部遮挡问题。原文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.05932.pdf

网络架构

整个FSGAN的架构可以分为3个部分：重演和分割模块，补全模块，融合模块；分别对应上图中的a、b、c部分。重演模块的作用是将源图片IsI_sIs调整为目标图片ItI_tIt的姿势；由于源图片IsI_sIs和目标图片ItI_tIt的脸部区域可能不一致，比如：头发遮挡等问题所导致，所以补全模块则是根据目标图片ItI_tIt脸部区域的mask来补全源图片IsI_sIs的脸部区域；在补全之后，两张图片的姿态，形状已经基本一致，但肤色和光照还有差异，最后的融合模块则是将补全后的人脸图片IcI_cIc更好的融合到目标图片It中。

loss

由于换脸问题本质上还是一个重建问题，文章使用的两个基本loss也都是比较常见的重建损失和对抗损失。

重建损失

重建损失有两部分构成，perceptual loss和 L1 loss，分别捕获图片的高频细节和低频特征。

最终的重建损失则为

对抗损失

为了使得生成的图片更具有真实感，文章还结合多尺度鉴别器实现对抗损失

重演和分割模块

重演和分割模块包含两个网络：Gr和Gs。

Gs的功能很简单：输入一个3通道的图片，输出是其对应的3通道的分割模板，在后续流程中的人脸补全模块会使用到该分割模板。Gs所采用的损失函数为交叉损失熵以及逐像素的L1 loss

重演模块是一个不断迭代的过程，作者提取源图片IsI_sIs和目标图片ItI_tIt的欧拉角以及人脸关键点，在两个欧拉角和关键点中进行插值，进而得到中间关键点pjp_jpj。将得到的中间关键点和人脸图片输入Gr，如此重复迭代，最终得到重演图片IrI_rIr

在训练过程中，采用了一个逐步的重演损失，对每一次迭代的重演图片计算重建损失，避免了源图片IsI_sIs和目标图片ItI_tIt姿态差异过大带来的影响，这也是本文的贡献之一。

补全模块

在重演模块得到了源图片的最终重演图片IrI_rIr以及对应的分割模板IsI_sIs，在补全阶段，首先根据重演分割模板IsI_sIs提取出IrI_rIr中的脸部区域，即去除背景。将其和目标图片的分割模板StS_tSt一起输送到补全网络Gc，结合下面的loss对面部进行补全

融合模块

根据作者所说，融合模块也是本文的两点之一。具体来说，作者想采用泊松融合的方式使得补全后的人脸IcI_cIc能够更加自然的融合到目标图片ItI_tIt中，但是他并没有直接采用泊松融合，而是构建了一个融合网络Gb，让其实现泊松融合。

这里为什么不直接采用传统的泊松融合？文中并没有明确的说明。相比于传统的泊松融合，这里仅多了一项对抗损失，或许这样做可以提高生产图片的真实感？也可能是为了构建一个全流程深度学习的网络？

总结

松融合，这里仅多了一项对抗损失，或许这样做可以提高生产图片的真实感？也可能是为了构建一个全流程深度学习的网络？

总结

总的来说，FSGAN在换脸方面的效果还是不错的。能够很好的保存源人脸的身份特征，同时将面部信息和表情信息均迁移到目标图像中。FSGAN中包含许多不同的子网络，适用于更普遍的换脸任务，但是作者并没有说明要如何训练这样一个大网络，不过可以借鉴该篇文章的思路，或者将其中的部分网络加以应用，也是可以得到不错的效果的。

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