本文是一篇工程硕士论文，本文提出了一种新的属性差分方法，它只需考虑要编辑的属性，将目标属性与源属性向量的差作为编码器-解码器的输入，以增强属性的灵活编辑能力。
第1章 绪论
1.1 选题背景及研究意义
人脸图像作为计算机视觉领域应用最为广泛的图像类型之一。在各种领域，如人脸识别[1,2]、人脸认证[3,4]、人脸属性编辑[5,6]、人脸重建[7]、隐私保护[8]等方面得到了广泛应用并取得了突飞猛进的发展。尤其是人脸属性编辑的研究，近年来备受关注，人脸属性指人脸图像中指定的视觉特征，如“黑色头发”“秃头”“佩戴眼镜”等，涵盖了人脸图像中多种风格。人脸属性编辑是一种基于计算机技术的图像处理技术，旨在通过修改人脸图像中的特定属性，同时保持其他人脸属性不变，最后生成清晰且准确的人脸属性编辑图像。随着对人脸属性编辑任务的深入研究，出现了一些较为困难的挑战。当编辑任意多个人脸属性时，各属性之间存在相关性使得这些信息在高维特征空间中无法完全解耦，从而可能导致在编辑多个人脸属性时出现人造伪影、人脸无关区域变形以及细节信息丢失等缺陷。因此，如何解决这些问题并保持编辑结果的高质量和准确性，是当前人脸属性编辑研究急需解决的问题。
现有的人脸属性编辑算法通过改变人脸属性可以为面部伪装识别提供数据基础，而风格编辑的出现则为人脸图像的多样性带来了多种可能性。不同的风格编辑可以在影视和医疗美容方面产生许多可能性，并且还可以完成许多艺术创作的工作。综上，人脸编辑技术有着非常广泛的应用：
（1）为智慧电影提供技术支撑。人脸属性编辑作为一项重要的计算机视觉技术，在娱乐和影视制作领域应用尤其广泛。以电影制作为例，人脸属性编辑技术可被用于电影后期制作，通过运用换脸技术实现人物角色的更换，使电影制作过程更加高效便捷。这一技术的应用不仅提高了电影制作的处理效率，而且可以大幅降低电影制作的成本，进一步推动了电影工业的发展。
（2）人脸图像美容和社交娱乐互动。人脸属性编辑可被用于人脸图像美容方面的应用。例如，通过编辑人脸图像的皮肤色调、纹理和亮度等属性，可以实现皮肤美白、去除瑕疵、改善肤色等效果。这些功能能够帮助用户轻松地实现自己想要的美丽形象，提高用户的满意度和使用体验。此外，人脸属性编辑还可被用于社交娱乐的其他方面，如在社交媒体平台中增加人脸滤镜和表情道具，增强用户的互动性和娱乐性。
1.2 国内外研究现状
人脸属性编辑方法根据研究思路和算法类别的不同，可以大致分为传统方法和深度学习方法。传统方法主要利用主成分分析[9]、字典学习[10]、回归等常用方法提取和分析面部区域的颜色、纹理、形状等特征，以获得面部属性的描述。传统方法与深度学习方法在处理数据集规模、提取和修改属性特性、编辑效果等方面存在着明显的差异。例如，语义分割方法[11-13]能够准确地对人脸进行分割，将不同的面部区域划分为不同的语义类别，从而为后续的属性编辑提供更加精准的信息。下面，将详细介绍这两种不同方法的研究现状，目前存在的不足以及未来可以改进的地方。
传统的人脸属性编辑方法主要聚焦于描述人脸视觉语义的基本信息，如“金色头发”“白皮肤”有无“胡子”等，在早期的人脸属性编辑研究中，这些信息被广泛应用。然而随着人脸图像数据的快速扩充和人脸属性处理技术的不断进步，研究者逐渐发现人脸属性具有更为复杂和多样化的特性。因此，现代的人脸属性处理技术开始专注于处理更加复杂和多样化的人脸属性信息。在深度学习方法兴起之前，研究人员对人脸属性编辑主要采用了物理模型推理和人脸原型演进等方法。其中，物理模型推理方法的核心思想是通过使用真实的人脸属性图像样本来建立模型，以寻找能够描述人脸属性的物理规律。这种方法通过对人脸属性图像的分析和建模，可以帮助人们更加准确地理解和识别人脸属性。
随着技术的进步，香港科技大学提出的层级复合模型[14]进一步推动了人脸属性编辑任务的发展，与传统的基于像素的分割方法不同，层级复合模型使用了一种层级的方式来表示图像中不同的语义层次，从而更好地捕捉图像中物体的层次结构。随着机器学习的不断发展，人们逐渐发现字典学习在人脸属性编辑中具有广泛的应用前景。相较于传统方法，字典学习的降维表示可以更有效地过滤掉数据中的无关信息，提高目标属性的表现力。基于耦合字典学习的模型[15]是一种用于处理人脸属性编辑任务的方法。
第2章 人脸属性编辑技术与相关理论基础
2.1 引言
随着计算机视觉技术的不断发展，人脸属性编辑技术逐渐受到广泛关注，并在多个方向上展现出了广泛的应用场景。其中，最为常见的应用包括人脸图像美化、视频直播以及人脸对抗攻击等领域。在深度学习技术兴起之前，保边滤波[50]、图像锐化[51]、泊松融合[52]等技术已经被广泛应用于人脸编辑任务中，也取得了不错的成果。后来，随着卷积神经网络（CNN）的发展和应用拓展，人脸属性编辑领域涌现出许多新的算法和技术。其中，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等算法的提出，使得人脸属性编辑任务有了进一步发展，比如人脸美化、发型修改等。如图 2.1 所示。
首先，将介绍生成对抗网络及其在图像生成任务中的应用，同时也将介绍在图像翻译任务中常用的网络模型。随后将讨论生成对抗网络训练不稳定和伪影等缺陷所带来的挑战，并介绍提高稳定性和质量的高性能网络。最后，将介绍几种主流的图像生成算法在人脸属性编辑技术中的应用，详细介绍其算法思想和实现方式。
2.2 生成对抗网络理论基础
2.2.1 生成对抗网络介绍
生成对抗网络[16]（GAN）是一种通过训练生成器和判别器两个网络相互对抗学习的深度学习模型，作为一种独特的生成模型，它在图像生成、图像编辑、视频生成、自然语言生成等领域得到了广泛应用。在图像生成方面，GAN可以生成各种样式的图像，如逼真的照片、手绘风格、抽象艺术等，并且已经在艺术创作、电影特效、游戏开发等领域得到了广泛应用。在图像编辑方面，GAN可以对图像进行完美的编辑，如风格迁移、超分辨率、图像修复等，并且已经应用于人脸编辑、风格化图像编辑等领域。在视频生成方面，GAN可以生成逼真的视频，如人脸动态表情、自然场景视频等，并且在虚拟现实中有了广泛应用。在自然语言生成方面，GAN可以生成各种自然语言文本，如机器翻译、对话系统等，也在智能客服、语音识别、智能翻译等领域得到了广泛应用。
生成对抗网络于2014年首次由Ian Goodfellow提出便引起了学术界的轰动，因其独特的“无中生有”能力而备受瞩目。其实，这并非是GAN在生成任务上的首次应用。在生成对抗网络被提出之前，已经有一些早期的生成算法存在，其中最具代表性的两个算法是玻尔兹曼机[53]和自动编解码器。玻尔兹曼机是由Geoffrey Hinton和Terry Sejnowski在1985年提出的一种随机生成模型，它是一种基于概率分布的无向图模型，可以用来生成和学习高维数据的分布。它通过学习数据样本的统计特征来生成新的数据，具有较好的数据建模能力。然而，玻尔兹曼机在训练过程中存在困难，且训练速度较慢。自动编解码器（Autoencoder）是由Geoffrey Hinton在1987年提出的一种生成算法。它包含两个部分：编码器和解码器。编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器则将低维表示还原为原始数据。在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习数据分布。然而，自动编码器存在重构误差过拟合的问题，且无法控制生成数据的多样性。这两种算法虽然是生成领域的经典算法，但是它们存在一些限制，例如训练困难、生成的数据多样性不足等问题。相比之下，生成对抗网络具有更强的生成能力和训练稳定性，成为了生成任务中的一种主流算法。
第3章 基于差分结构的人脸属性编辑方法 ........................ 20
3.1 引言 .............................. 20
3.2 基于差分结构的人脸属性编辑方法 ................... 21
第4章 基于文本操纵的人脸发型编辑方法 ................................... 32
4.1 引言 ........................ 32
4.2 基于文本操纵的人脸发型编辑方法 ................. 32
第5章 总结与展望 ................... 45
5.1 本文总结 ........................... 45
5.2 未来展望 ......................... 46
第4章 基于文本操纵的人脸发型编辑方法
4.1 引言
人的头发作为面部的关键组成部分，长期以来一直被研究人员重点关注。近年来，随着深度学习的发展，许多基于条件GAN的头发编辑方法都能生成令人满意的编辑效果。这些方法大多使用草图或蒙版作为图像到图像翻译网络的输入以生成编辑结果。但是，这些交互类型往往不够直观且步骤繁琐。例如，为了编辑一个图像的发型，用户需要花费几分钟来绘制草图，这很大程度限制了编辑方法的大规模、自动化使用。随着跨模式视觉和语言表示的蓬勃发展，已经有一些文章[70,71]开始研究基于文本的操作。其中，StyleCLIP[72]和TediGAN[73]与本章研究内容密切相关。CLIP[71]模型同时具有图像编码器和文本编码器，通过对4亿图像文本对进行联合训练，可以计算出输入图像和文本描述之间的语义相似性。而StyleCLIP通过利用CLIP强大的图像文本表示能力，取得了惊人的图像处理效果。
虽然StyleCLIP本质上支持基于文本描述的头发编辑，但它并不完全适用于本章任务。StyleCLIP需要为每个特定的头发编辑描述训练一个单独的映射器网络
