交互式人脸编辑框架：只需说出指令就能美颜( 二 )

这项研究的主要贡献是：1）研究建议通过对话执行细粒度的面部编辑，这是一种更方便用户交互的方式。 2）实现更连续和细粒度的面部编辑，研究建议对特定于位置的语义场进行建模。 3）与其他对等部分相比，研究实现了更好的身份保留和更平滑的更改。 4）研究提供了一个大规模可视化语言数据集CelebA对话框，其中包含细粒度的属性标签和文本描述。
此项研究提出了一个基于对话的细粒度人脸编辑系统Talk-to-Edit 。用户的语言请求驱动所需的人脸编辑，该系统能够向用户提供反馈，使人脸编辑更具可行性。研究提出的方法能够提供更连续和细粒度的编辑结果。
研究还提供了一个名为CelebADialog的大规模视觉语言人脸属性数据集，科研人员相信这将有助于细粒度和语言驱动的人脸编辑任务。在未来的工作中，通过结合反转方法和更强的身份保持正则化，可以进一步提高真实人脸图像编辑的性能。研究人员还希望通过利用高级预训练语言模型来处理更复杂的文本请求。
参考：
https://arxiv.org/abs/2109.04425