DCT-Net——用于纵向人脸肖像风格化转换模型

前期我们介绍过VToonify模型，一种基于StyleGAN的人脸动漫转换模型，本期我们介绍另外一个转换人脸的模型DCT-Net。

什么是 DCT-Net

首先，输入图片x生成以矢量 z 为输入的实时 Xs 的样式 GAN 网络 Gs，以及矢量 z以生成样式传输图像 Xt 的网络 Gt 组合。这允许网络在输入矢量 z 时生成实时 Xs 和相应的样式传输图像 Xt。

然后，使用此连接网络在 GAN 框架中学习 U-Net 结构的文本传输网络。通过同步几何扩展中的仿射变换（缩放、旋转、平移等），将纹理传输网络输入 Xs和比较输出 Xt 同步，从而消除了对面对齐和区域的限制。

DCT-Net模型同时提供人脸的动漫，3D，手绘，素描，美术风格的人脸转换，更多此模型的介绍可以参考GitHub