美人秀色空绝世，我用PS-GAN试伊妆( 八 )
为了进一步证明 PSGAN 能有效处理姿态和表情差异，研究者从 MT 数据集选取了具有不同姿态和表情的图像构建一个 MT-wild 测试集。当然，模型使用的训练集不包含 MT-wild 测试集的图像。
对照实验
图 3 展示了 AMM 模块的有效性。
图5/10
图 3：没有 AMM 模块时，由于源图像与参照图像之间的姿势和表情差异，妆容迁移结果很差（第三列）
图 4 表明，仅考虑相对位置不足以实现良好的妆容矩阵变形。如果仅考虑相对位置，那么中间的注意图就类似于一个 2D 高斯分布。
图6/10
图 4：给定皮肤上的一个红点，给出了不用视觉特征以及使用视觉特征时对应的注意图。不使用视觉特征时，注意图无法避开鼻孔（第一行第二列），并错误地穿过了面部边界（第二行第二列）。
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