[发明专利]一种基于强化学习的人脸属性编辑方法在审
申请号: | 202110060945.2 | 申请日: | 2021-01-18 |
公开(公告)号: | CN112800893A | 公开(公告)日: | 2021-05-14 |
发明(设计)人: | 谭晓阳;任国伟 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 王安琪 |
地址: | 210016 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于强化学习的人脸属性编辑方法,包括如下步骤:在预训练的生成器模型空间中获取人脸的中间潜在向量表示并将其作为强化学习的初始状态;将获取的初始状态输入Actor网络计算得到一个确定的动作值作为编辑属性的方向向量;对得到的动作值添加随训练过程逐渐减小的高斯噪声作为最终与环境交互的动作;执行采取的动作进行交互获得下一状态值;将前后两次状态值输入生成器模型转换为人脸图像;利用人脸属性评价器得到两张人脸的属性差异并计算环境奖励;利用奖励信号通过神经网络的梯度反向传播分别更新Actor和Critic网络的参数。本发明能够减少训练所需要多标签数据集,同时提供很好的属性解耦,最大化的保持原有人脸的身份特质。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 强化 学习 属性 编辑 方法 | ||
【主权项】:
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