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摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
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