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我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
由示例指导的生成面部镶嵌
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