由此得到的结果显示 ， 与以往方法比较 ， BlendGAN能够得到更加逼真的效果 。

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作者介绍
本文的通讯作者是LiQiang ， 现任快手Y-tech的算法工程师 。
本科和硕士就读于华中科技大学；博士毕业于悉尼科技大学 ， 师从陶大程教授 。
其主要研究方向为深度学习、机器学习和概率图形模型 ， 对卷积神经网络、深度生成模型、表示学习和结构化预测感兴趣 。
最后 ， 想试试变妆的小伙伴 ， 可以戳下方链接体验一下~
在线试玩：
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BlendGAN
参考链接：
[1]https://pythonrepo.com/repo/onion-liu-BlendGAN-python-deep-learning[2]https://github.com/onion-liu/BlendGAN[3]https://arxiv.org/pdf/2110.11728.pdf
—完—
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