얼굴 마스크 정보를 활용한 다중 속성 얼굴 편집

초록

얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.

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