二是基于人脸分割的素描照片转换方法。属性约束的素描转换方法中，发现一些图像的生成会受背景颜色纹理的干扰，而且在细节上会有缺失。所以我们提出改进方案，加入人脸分割结果，引导生成器重视前景和人脸局部信息。具体地：首先利用现有分割网络提取人脸图像的对应掩膜；然后将掩膜引入到素描照片转换的训练过程，设计相应的损失函数，监督整个网络的学习；最后利用消融实验证明引入分割信息的有效性，能够改善基于属性约束方法的缺陷，对该方法进行定量和定性实验，分析实验结果。证明人脸分割信息的确能改善图像生成的质量。
参考文献（略）
