美人秀色空绝世，我用PS-GAN试伊妆( 二 )_选自arXiv作者：WentaoJiang等机器之心

但是，现有的方法存在一个局限性：只在正面人脸图像上表现良好，没有为处理源图像和参照图像之间的姿态和表情差异专门设计模块。另外，它们也不能在测试阶段直接用于部分妆容迁移，因为它们无法以可感知空间的方式提取妆容特征。

为了克服这些问题以更好地服务真实世界场景，颜水成等研究者认为完美的妆容迁移模型应具备以下能力：

能够稳健地处理不同的姿态，也就是在源图像和参照图像的姿态不同时也要能生成高质量的结果，比如可以将侧脸图像上的妆容迁移到正脸图像上。

能够实现逐部分迁移的迁移过程，即可以分开迁移人脸上不同区域的妆容，比如眼影或唇彩。

能够控制妆容的浓浅程度，即可以增强或减弱被迁移妆容的效果。Chen et al. 2019 提出了将图像解构为妆容隐码（makeup latent code）和人脸隐码（face latent code）来实现对妆容浓浅程度的控制，但这项研究并未考虑其它两项需求。

针对这些需求，研究者提出了一种全新的姿态稳健型可感知空间式生成对抗网络（PSGAN）。

美人秀色空绝世，我用PS-GAN试伊妆( 二 )