如下图 25.5所示，BeautyGAN 的整体结构包括： 一个生成器 G：同时输入原始无妆照片 Isrc 和参考有妆照片 Iref ，并生成一对互换妆容的图像：上妆后的照片 IB （即在无妆照片上加上参考妆容）和去…

BeautyGAN 虽然已经实现了妆容迁移，但它更多是调整脸部的色彩、局部纹理等表面特征，尚无法进行更深入的人脸风格重构。为此，研究者引入了“因子分解”的思路。因子分解指的是把一张人脸照片拆分为两个独立的因子：内容因子&#xf…

在下图 25.9示例中，横向表示不同的风格，纵向表示不同的身份。每个交叉点呈现出“某人脸的内容因子 某风格因子”的合成结果。 基于因子分解的人脸风格生成 研究者将这一思想应用于美颜场景：先把一张人脸照片分解成“内容因子”和“风格因…

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