【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理技术与人脸属性编辑领域，尤其是涉及一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法。
技术介绍
1、换脸旨将源人脸的身份实体转换到目标人脸，同时保持目标人脸属性特征(如表情、姿势、灯光等)不变，是视觉特效中一个长期存在且具有挑战性的问题。随着超高清视频时代的到来，高清换脸方法的研究价值和市场价值受到了电影、游戏和虚拟数字人等数字互娱领域的高度关注。
2、然而，目前的换脸方法仍无法满足实际工业需求。其一，主流的换脸方法受限于编解码器的信息压缩，难以生成高清的换脸图像。最新的一些研究利用风格化生成对抗网络实现了高清换脸，但这些方法不能充分解耦潜在空间，使得生成的换脸图像特征缠结。并且训练过程需要耗费极大的计算资源。其次，主流换脸方法采用泊松融合来缝合生成人脸与背景，极易产生融合伪影。因此，如何生成充分解耦的且具有高视觉质量的换脸图像仍是目前的研究重点。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了提供一种提高换脸图像质量的基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法。
<...【技术保护点】
1.一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，所述特征提取网络模型的构建过程具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，采用MTCNN人脸识别方法进行预处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，所述特征提取网络模型的损失函数的表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，所述身份损失的
<...【技术特征摘要】
1.一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，所述特征提取网络模型的构建过程具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，采用mtcnn人脸识别方法进行预处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，所述特征提取网络模型的损失函数的表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种基于风格化生成对抗网络的高清换脸方法，其特征在于，所述身份损失的表达式为：
6.根...
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