Bowen_CV的博客

这篇论文提出了一种 “先定位遮挡、再解析结构、最后细节重建” 的三阶段方法，通过真实数据训练前两阶段，解决了合成数据与真实场景的 “水土不服” 问题，并用两大参考模块让修复结果更自然。想让 AI 在真实遮挡场景下 “看得更清楚”？分三步引导，借未遮挡区域的 “线索”，就能补出更真实的人脸！未来方向多模态融合：结合掌静脉、虹膜等生物特征，提升复杂场景下的识别准确率。无监督学习：减少对标注数据的依赖，适应更多真实场景。合规设计：在技术框架中嵌入隐私保护机制，符合《人脸识别技术应用安全管理办法》要求。

在static文件夹中，新建css、js 和results文件夹。导入资源包中的 bootstrap.min.css文件到css文件中，导入jquery-3.6.0.min.js文件到js文件夹中。

【代码】【计算机视觉技术 - 人脸生成】2.GAN网络的构建和训练。

本实验旨在学习如何构建自定义的人脸数据集，并将其应用于图像生成任务中。具体来说，本任务是一个条件生成任务，即给定一个人脸的类别标签（如超模脸、动漫脸、萌娃脸、明星脸等），生成与该类别标签相对应的人脸图像。处理器：12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-12450H，2.00 GHz内存：16.0 GB (15.8 GB 可用)系统类型：64 位操作系统，基于 x64 的处理器显卡：NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPUGPU核心频率：210 MHz。

学习如何构建自定义人脸数据集，并用于图像生成任务中。本任务为条件生成任务，给定一共种类类别标签，生成该类标签的人脸图像，如，黄种人，白种人，黑种人，动漫头像等，后面可以根据需求进行扩充。