감정가와 각성을 이용한 고품질의 연속적인 얼굴 감정 조작

초록

본 논문은 연속적인 감정 레이블(감정가 및 각성)을 이용하여 원본 얼굴 이미지의 감정을 고품질로 조작하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 모델은 얼굴 이미지를 중간 표현 벡터로 변환한 후, 입력된 감정 값을 반영하여 해당 벡터를 수정하고, 이를 다시 고해상도 이미지로 복원한다. 기존 얼굴 변환 모델에 소규모 다층 퍼셉트론만 추가함으로써 구현이 간단하며, 다양한 비교 실험을 통해 정량적·정성적으로 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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