基于Transformer的机器阅读理解对抗数据生成.pptx
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本发明公开了基于Transformer构建生成对抗网络实现妆容迁移的方法,使用Swin?Transformerblock代替ResNetblock来作为生成器的特征提取器,并采用与CNN网络相似分层特征表示,因而具有比传统基于ResNet的网络具有更强的风格特征提取能力。同时,为了解决在妆容迁移过程中的空间错位问题,本发明引入注意力机制,通过建立逐像素的对应关系,并通过面部解析蒙版和面部标志来实现对应面部区域特征的有效融合,进而实现有效的妆容迁移。
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