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近期，外洋盘算机视觉与景象识别会议CVPR 2022在好意思国新奥尔良举行，并同步进行线上会议。由王君乐博士教导的腾讯Turing Lab履行室提交的论文《High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement》（基于隐语义解耦的高分辨率换脸）得胜入选。

论文由腾讯Turing Lab与华南理工大学、卡迪夫大学及中国香港大学相助完成。接下来，咱们将为全国解读论文的中枢扫尾，一谈来学习盘算机视觉范畴的最前沿参议吧！

基于隐语义解耦的高分辨率换脸

High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement

在换脸任务中，咱们需要针对给定的源脸和指标脸，将源脸的身份信息挪动至指标脸上，并同期保抓指标脸的属性信息。该时刻比年来得到大齐柔和的，并在互动文娱、广电、安全与诡秘保护等范畴均展现出较大的应用后劲。

这篇论文提议了一种新的、基于预锤真金不怕火GAN模子中内在先验常识的换脸要道，竣事了高分辨率（1024X1024）换脸。该要道除了能保抓指标脸的常见属性信息，如色彩、姿态、光照、布景等除外，还不错更好地保抓指标脸的妆容信息。

在这个使命中，咱们愚弄生成顽抗模子隐空间的解耦特点，将不同性质的属性阔别挪动。具体来说，色彩、姿态等是与结构联系的属性，而光照、作风等是与外不雅联系的属性。这两类属性由隐编码的不同层阔别抑止：一张图片隐编码的前半部分抑止结构信息，尔后半部分抑止外不雅信息。

咱们先阔别将源脸和指标脸回转到StyleGAN的隐空间内。同期将源脸和指标脸环节点的热图送入环节点编码器，得到一个结构属性滚动向量，这个向量作用在源脸的隐编码上，即可竣事结构属性的挪动。

同期，咱们用指标脸隐编码的后半部分代替源脸隐编码的后半部分，这么即可竣事外不雅属性的挪动。将贬责之后的隐编码送入预锤真金不怕火好的StyleGAN中，即可得到初步的换脸扫尾。

此外，为了竣事指标脸布景的挪动，咱们将指标脸径直送入指标编码器，得到不同分辨率的特征，并和StyleGAN中间经过中产生的特征在解码器中进行交融。这么咱们就得到了最终的扫尾y。履行扫尾标明，咱们的要道在图片和视频换脸任务中，好多方面的效果均卓著了多SOTA要道。

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注：图片只用作学术参议，无须于交易用途。

对于CVPR

CVPR 全称 IEEE 外洋盘算机视觉与景象识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），该会议始于 1983 年，是盘算机视觉和景象识别范畴的顶级会议。本年大会共收到来自全球各大高校、科研机构与科技公司共8186篇投稿，最终剿袭的论文险些齐代表了年度盘算机视觉范畴最新、最高科研水平以及将来发展趋势。

这次论文入选，亦然对腾讯Turing Lab履行室现阶段科研及改进才智的认同。将来，腾讯Turing Lab将不竭发愤，为全国在盘算机视觉范畴带来更多可能。

腾讯Turing Lab履行室正经东谈主

王君乐博士

腾讯众人参议员

领有十余年盘算机视觉、多媒体、机器学习范畴参议训戒，在东谈主体姿态推断与重建、图像质料评价、盘算影相学、千里浸式多媒体等范畴有较深的了解及实战训戒，并在这些范畴教导团队进行探索与落地的使命。

曾主导腾讯CenseoQoE画质评价决策的建筑与社区开源动漫 porn，主导腾讯前锋云游戏云霄虚实互动时刻的研发。此外，在包括CVPR、NeurIPS、TIP、TMM等顶级会议及期刊上发表多篇论文，并为多个会议及期刊担任审稿东谈主及组织者。