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最近这几年换脸技术可以说是发展的越来越好了，我们在前两个月也分享过几篇关于AI换脸的文章，大家还记得里面有提到过哪些换脸软件吗？不过今天要为大家介绍的，是一个新的智能换脸方法。
大家知道SIGGRAP会议吗？这是计算机视觉顶级会议，也可以说是计算机图形学国际会议，每年都会举办一次，并且会有无数专业人士参与其中，非常的权威，今年的会议则会在8月份的时候在洛杉矶举办。
为了这场会议，来自中国科学院计算技术研究所等优秀院校的几个工程师们的组成了一个小组，提出了一种允许用户直观地编辑人脸图像，并通过详细控制来操纵其几何形状（geometry）和外观特征（appearance）的方法，也就是我们在题目中所说到的，DeepFaceEditing，目前这个方法已经被SIGGRAP 2021所认可。
大家都知道，目前我们常见的面部合成的方法，都是通过现有的条件来生成模型的。通过草图，尽管可以更好的描绘出脸部的形状，比如脸部的轮廓、头发的结构以及脸上的皱纹等等，但是这些都缺乏了对外观的控制，而外观又是受到颜色、材质、灯光等条件的影响的。
那么该如何解决这些问题呢？DeepFaceEditing来了！这是专门为面部图像而设计的一种结构化的框架，这个框架可以实现一系列灵活的面部编辑任务：比如根据给定的参考图像更改外观，同时保留几何形状；比如在保留外观的同时用草图替换面部的几何形状；还比如使用草图编辑几何形状，并同时编辑几何形状和外观特征。
首先我们来看一下这个方法的效果如何。
看到上面这张从a到f的图片了吗？简单的为大家讲解一下每一张图片都是啥：
♦a：我们要找好一张用来参考的人脸图像
♦b：根据我们选好的人脸图像，在更改外观的同时，比如肤色和发色，还可以保留住几何特征
♦c：这个方法还可以在保持外观的同时用草图替换脸部的几何形状
♦d：通过DeepFaceEditing的方法，我们不仅可以将真实的人脸解耦成几何和外观，还可以非常完美的重建出我们用来参考的人脸图像
♦e：通过草图来编辑几何形状
◆f：编辑几何和外观
特别提醒一下，图片里用绿色小框框出来的是外观特征，用橙色框框出来的是几何特征。
然后可以根据下面这张图大致了解一下它的流程：
这是DeepFaceEditing的框架概述，这个流程采用了一种叫做local-to-global的方法，右上方显示了用于“右眼”的局部解耦模块，右下方则是全局融合模块。
那么用户该如何使用DeepFaceEditing来进行人脸编辑呢？
这是一张用于面部编辑的基于草图的屏幕截图，（a）和（b）是分别覆盖在几何图像和相应生成的面部图像上方的输入草图。（c）是控制功能面板，我们可以看到具体的功能，（d）则是分别生成的图像列表。
这是使用手绘草图来进行的人脸“合体”。通过控制外观，DeepFaceEditing的方法可以从手绘草图生成各种逼真的面部。
在这张图片里，通过插值左上角和右下角的人脸图像，也就是两个红色框里的图片，可以利用解耦实现不同的变形结果。其余的人脸图像则是使用DeepFaceEditing的方法自动生成的。
大家还可以通过下面这个视频来更直观的了解一下：
好了，以上就是关于DeepFaceEditing的一个简单的介绍，不难看出，在这个换脸技术被广泛应用的年代，DeepFaceEditing的出现一定能做出不小的改变。同样值得一提的是，在这个方法背后，有着许多中国人的参与，这真的很值得我们骄傲
—全文完—
太美！他用Max把雨景做到了极致！
啊，这！三渲二都是用ZB搞出来？！
100张HDIR和《爱死机》S2
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