一种基于多注意力机制的人脸属性编辑网络

授权

摘要

本申请提出了一种基于多注意力机制的人脸属性编辑网络。在生成器的跳跃连接中引入了加性注意力机制，并提出基于注意力机制的U型网络连接，用于筛选与属性无关的细节特征，使之与解码器特征互补。同时采用互补自注意力机制，帮助模型区分属性编辑区域和非属性编辑区域，以保证模型的属性编辑能力和细节保留能力。此外，互补自注意机制能增加生成图像中对长程依赖的建模能力，增加图像的几何约束。该人脸属性编辑网络能够平衡生成对抗网络的属性操控能力和细节保留能力，同时能对相干属性进行解耦，并且在感官质量、属性分类准确率和重建图像质量上有着巨大的提升。

基本信息

专利标题：

一种基于多注意力机制的人脸属性编辑网络

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111860186A

申请号：

CN202010583325.2

公开（公告）日：

2020-10-30

申请日：

2020-06-23

授权号：

CN111860186B

授权日：

2022-04-12

发明人：

张珂苏昱坤何颖宣

申请人：

华北电力大学（保定）

申请人地址：

河北省保定市永华北大街619号

代理机构：

北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

任漱晨

优先权：

CN202010583325.2

主分类号：

G06K9/00

IPC分类号：

G06K9/00 G06K9/32 G06N3/04