Oral论文：美化人像的盲复原

Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit
(http://open.youtu.qq.com/research/publications)



本文与香港中文大学合作完成。目前市面上有很多关于人脸美化的应用，如腾讯天天P图等。由于这些应用的流行，网络上的人像很多与真人不符。本文提出一种图像盲复原的算法，用于将美化过的人像复原为真实的人像。为了简化问题，本文着重阐述如何解决全局美化操作的复原问题，例如肤色美白，去皱，磨皮等。由于这些操作是在图像的不同尺度上完成的，而我们又无法得到人脸美化应用中所使用的操作类型和参数，直接使用现有的模型并无法解决这个问题。我们提出了一种新的深度网络结构，成分回归网络，来对美化图像进行盲复原。即使在不知道美化系统具体参数的情况下，该网络结构亦能更好地将美化后的图像映射为原始图像。实验表明，该网络在不同尺度上均可以得到较高的还原度。

*本文入选ICCV 2017 口头报告（Oral），该类论文仅占总投稿数的2.1%。

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