CVPR 2022 | DualStyleGAN在手，百变风格我有！

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转载自：人脸人体重建

漫画、卡通画、讽刺画、日本动画、皮克斯动画，甭管你什么风格，都可以轻松复刻！

Title

本文作者来自南洋理工大学，作者提出 DualStyleGAN，来做基于参考样例的高分辨率 (1024x1024) 肖像风格迁移，DualStyleGAN 能够灵活控制原始人脸域和艺术肖像域的两种风格，其与 StyleGAN 不同，通过使用 intrinsic style path 和新介绍的 extrinsic style path 来表征肖像的内容和风格以提供更加自然的风格迁移。作者精心设计的 extrinsic style path 使得 DualStyleGAN 能够层次化地对颜色和复杂的结构风格进行建模，从而能够精确复刻参考样例的风格。此外，DualStyleGAN 对训练数据非常高效，只需大约 200 张图片，便可以训练得到不错的结果，

Teaser

主页： https://www.mmlab-ntu.com/project/dualstylegan

代码：https://github.com/williamyang1991/DualStyleGAN

点击下面“阅读原文”，直达GitHub代码！

▲卡通风格迁移 ▲

▲讽刺漫画风格迁移▲

▲日本动画风格迁移▲

下面图片展示了更多的人脸图片风格迁移结果！

▲卡通风格▲

▲讽刺画风格▲

▲日本动画风格▲

▲皮克斯动画风格▲

▲漫画风格▲

▲灌篮高手风格▲

下面图片展示了 DualStyleGAN 与当前 State-of-the-art 方法的对比结果。 作者比较的对象包含 6 种方法，包含 image-to-image-translation-based StarGAN2, GNR, U-GAT-IT, 和 StyleGAN-based UI2I-style, Toonify, Few-Shot Adaptation (FS-Ada)，结果显示 DualStyleGAN 能够很好地迁移参考图片中的颜色和结果信息！

结果比较

1. Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer. Shuai Yang, Liming Jiang, Ziwei Liu, Chen Change Loy. CVPR, 2022.

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