FaceShifter - 面向高保真和遮挡感知的换脸算法

作者: FaceBodyRecon | 来源:发表于2020-02-18 22:59 被阅读0次

FaceShifter

换脸是最近一两年比较火的应用，例如2019年一夜爆红的App ZAO，玩过的小伙伴估计对她的惊艳效果还记忆犹新。

所谓换脸，就是有源图像A和目标图像B，把A中的人脸身份信息迁移到人脸B中，同时保留图B中的人脸姿态、表情、背景等信息。换脸简单，但是要换得清晰、自然、毫无违和感还是相当难的。

Title

FaceShifter提出了一个基于两阶段法的具有高真实感和遮挡感知的换脸算法。第一个阶段包含一个叫做Adaptive Embedding Integration Network(AEI-Net)的GAN网络，用于生成置换的人脸，先通过属性编码器提取目标人脸的多尺度属性，然后利用包含Adaptive Attentional Denormalization (AAD)层的生成器自适应地将人脸身份和属性在合成人脸时集成进来，从而生成高真实感的置换之后的人脸。第二个阶段处理脸部遮挡问题，通过一个新颖的Heuristic Error Acknowledging Refinement Network (HEAR-Net)，自监督地改进不自然的人脸区域。

Teaser

Methods

FaceShifter的输入包含两种图片，源图source image $X_s$ 和目标图target image $X_t$ ，源图提供人脸身份信息，目标图提供人脸属性信息，包括姿态、表情、光照和背景等。首先AEI-Net网络生成高置信度的换脸结果 $\hat{Y}_{s,t}$ ，然后HEAR-Net网络进一步改进得到最终的结果 $Y_{s,t}$ 。

AEI-Net

AEI-Net (Adaptive Embedding Integration Network)用于生成置换后的人脸图片 $\hat{Y}_{s,t}$ ，其应该包含源图中的人脸身份信息，同时包含目标图片中的属性，如姿态、表情、光照和背景等。整个网络如下图所示，主要包含3个部分：

Identity Encoder $\boldsymbol{z}_{id}(X_s)$ ：提取源图片 $X_s$ 中的人脸身份信息
Multi-level Attributes Encoder $\boldsymbol{z}_{att}(X_t)$ ：提取目标图片 $X_t$ 的属性信息
Adaptive Attentional Denormalization (AAD) Generator：生成置换的人脸图片

AEI-Net

Identity Encoder

身份编码器是一个预训练的人脸识别模型ArcFace，使用最后一个全连接层之前的特征向量作为人脸的身份信息。

Multi-level Attributes Encoder

多尺度属性编码器类似U-Net结构，用于提取目标图的多尺度属性信息

$\boldsymbol{z}_{a t t}\left(X_{t}\right)=\left\{\boldsymbol{z}_{a t t}^{1}\left(X_{t}\right), \boldsymbol{z}_{a t t}^{2}\left(X_{t}\right), \cdots \boldsymbol{z}_{a t t}^{n}\left(X_{t}\right)\right\}$

其中 $\boldsymbol{z}_{a t t}^{k}\left(X_{t}\right)$ 表示U-Net编码器的第 $k$ 层特征图。

AAD生成器

AAD(Adaptive Attentional Denormalization)生成器用于将 $\boldsymbol{z}_{id}(X_{t})$ 和 $\boldsymbol{z}_{att}(X_{t})$ 中的信息结合起来生成 $\hat{Y}_{s,t}$ ，其主要结构是AAD层，见上图(c)。其输入为 $\boldsymbol{h}_{in}^{k}$ ，首先做Instance Normalization

$\bar{\boldsymbol{h}}^{k}=\frac{\boldsymbol{h}_{in}^{k} - \boldsymbol{\mu}^{k}}{\boldsymbol{\sigma}^{k}}$

然后从 $\bar{\boldsymbol{h} }^{k}$ 分出3个独立分支：

attributes embedding integration：假设属性嵌入(attributes embedding)为一个大小为 $C_{att}^{k} \times H^k \times W^k$ 的3D张量 $\boldsymbol{z}_{att}^{k}(X_{t})$ ，为了集成该属性，作者首先对 $\bar{\boldsymbol{h} }^{k}$ 进行去归一化，然后计算一个属性激活(attributes activation) $\boldsymbol{A}^{k}$ ：

$\boldsymbol{A}^{k}=\gamma_{att}^{k} \otimes \bar{\boldsymbol{h}}^{k}+\beta_{att}^{k}$

其中 $\gamma_{att}^{k}$ 和 $\beta_{att}^{k}$ 是对 $\boldsymbol{z}_{att}^{k}$ 卷积得到的调整参数。
identity embedding integration：假设身份嵌入(identity embedding)为长度为 $C_{id}$ 的向量 $\boldsymbol{z}_{id}^{k}$ ，同样计算一个身份激活(identity activation) $\boldsymbol{I}^{k}$ ：

$\boldsymbol{I}^{k}=\gamma_{id}^{k} \otimes \bar{\boldsymbol{h}}^{k}+\beta_{id}^{k}$

其中 $\gamma_{id}^{k}$ 和 $\beta_{id}^{k}$ 是从 $\boldsymbol{z}_{id}$ 通过全连接层得到的两个调整参数。
adaptively attention mask：为了自适应地调整属性集成和身份集成的有效区域，使得两者能够合成不同的人脸区域，作者在AAD层中加入了attention机制，即从 $\bar{\boldsymbol{h} }^{k}$ 通过卷积和sigmoid激活生成一个attentional mask $\boldsymbol{M}^{k}$ ，其值介于0到1之间。

最后再通过权重 $\boldsymbol{M}^{k}$ ，将 $\boldsymbol{A}^{k}$ 和 $\boldsymbol{I}^{k}$ 做element-wise combination：

$\boldsymbol{h}_{o u t}^{k}=\left(1-\boldsymbol{M}^{k}\right) \otimes \boldsymbol{A}^{k}+\boldsymbol{M}^{k} \otimes \boldsymbol{I}^{k}$

损失函数

AEI-Net的损失函数主要由4个部分组成：

$\mathcal{L}_{\mathrm{AEI-Net}}=\mathcal{L}_{a d v}+\lambda_{a t t} \mathcal{L}_{a t t}+\lambda_{i d} \mathcal{L}_{i d}+\lambda_{r e c} \mathcal{L}_{r e c}$

其中

$\mathcal{L}_{a d v}$ 是对抗损失，使得生成的图片 $\hat{Y}_{s,t}$ 尽可能真实
$\mathcal{L}_{i d}$ 为身份保留损失(identity preservation loss)，用于保留源图片中的人脸身份信息：

$\mathcal{L}_{i d}=1-\cos \left(\boldsymbol{z}_{i d}\left(\hat{Y}_{s, t}\right), \boldsymbol{z}_{i d}\left(X_{s}\right)\right)$
$\mathcal{L}_{a t t}$ 为属性保留损失(attributes preservation loss)，用于保留目标图中的属性信息：

$\mathcal{L}_{a t t}=\frac{1}{2} \sum_{k=1}^{n}\left\|z_{a t t}^{k}\left(\hat{Y}_{s, t}\right)-\boldsymbol{z}_{a t t}^{k}\left(X_{t}\right)\right\|_{2}^{2}$
$\mathcal{L}_{r e c}$ 是当源图片和目标图片为同一张图片时的重建损失：

$\mathcal{L}_{r e c}=\left\{\begin{array}{ll}{\frac{1}{2}\left\|\hat{Y}_{s, t}-X_{t}\right\|_{2}^{2}} & {\text { if } X_{t}=X_{s}} \\ {0} & {\text {otherwise}}\end{array}\right.$

HEAR-Net

虽然AEI-Net能够很好地保留目标图片的属性信息，但是对于目标图中存在的遮挡物很难保留。前人为了解决这个问题一般会训练一个人脸分割网络，但这需要大量的标注，而且这种有监督训练对于训练集中不存在的图片很难处理。

当目标人脸有遮挡物时，这些遮挡物在置换后的人脸上可能会消失，如下图所示。同时作者发现，如果源图和目标图完全相同，遮挡物同样可能消失，此时重建的图片和输入图片之间的误差，作者称为启发式误差(Heuristic Error)，蕴含了遮挡信息。基于此，作者提出HEAR-Net(Heuristic Error Acknowledging Refinement Network)，来进一步完善置换的人脸图片。

HEAR-Net

HEAR-Net的网络结构如上图所示，首先计算目标图片的启发式误差

$\Delta Y_{t}=X_{t}-\operatorname{AEI-Net}\left(X_{t}, X_{t}\right)$

然后将 $\Delta Y_{t}$ 和AEI-Net的结果 $\hat{Y}_{s,t}$ 送入一个U-Net结构，输出最终完善的结果 $Y_{s,t}$ ：

$Y_{s,t} = \operatorname{HEAR-Net}(\hat{Y}_{s,t}, \Delta Y_{t})$

损失函数

HEAR-Net的损失函数包含3个部分：

$\mathcal{L}_{\mathrm{HEAR-Net}} = \mathcal{L}_{id}^{\prime} + \mathcal{L}_{chg}^{\prime} + \mathcal{L}_{rec}^{\prime}$

其中

$\mathcal{L}_{id}^{\prime}$ 是身份保留损失，与第一阶段一致

$\mathcal{L}_{i d}^{\prime}=1-\cos \left(\boldsymbol{z}_{i d}\left(Y_{s, t}\right), \boldsymbol{z}_{i d}\left(X_{s}\right)\right)$
$\mathcal{L}_{chg}^{\prime}$ 是变化损失，使得两个阶段生成的图片具有一致性

$\mathcal{L}_{chg}^{\prime}=\left|\hat{Y}_{s,t}-Y_{s,t}\right|$
$\mathcal{L}_{rec}^{\prime}$ 是重建损失，表示当源图和目标图一致时，HEAR-Net生成的图片必须能够重建输入图片

${\mathcal{L}_{rec}^{\prime}=\left\{\begin{array}{cl}{\frac{1}{2}\left\|Y_{s, t}-X_{t}\right\|_{2}^{2}} & {\text { if } X_{t}=X_{s}} \\ {0} & {\text { otherwise }}\end{array}\right.}$

下面是HEAR-Net改进的效果，对于遮挡情况改善还是很明显的。

HEAR-Net Result

Experiments

实现细节

对于每张图片，首先根据检测的5个人脸关键点，对人脸进行对齐和裁剪，得到 $256 \times 256$ 大小并带有部分背景的人脸图片。

AEI-Net在CelebA-HQ, FFHQ和VGGFace数据集上训练，HEAR-Net在启发式误差大于10%的数据中进行训练，并通过渲染叠加一些遮挡物做了数据增广。

结果比较

作者比较了其与众多方法的结果，包括FaceSwap，DeepFakes，IPGAN和Nirkin et al.的方法，由于这些方法都是先合成人脸内部区域，然后将其与目标人脸融合，所以置换后的人脸保持了目标人脸的轮廓形状，而且这些方法对于光照、遮挡等无法处理。作者的方法完全没有这些问题，能够生成高置信度的换脸结果。

Comparison

同时作者也做了一些定量的比较，本文提出的FaceShifter方法在人脸置换后身份的保持，人脸姿态和表情的保留方面均好于其他方法。

Quantitative Comparison

下面是其他一些结果

FaceShifter Results

参考

FaceShifter: Towards High Fidelity And Occlusion Aware Face Swapping. Lingzhi Li, Jianmin Bao, Hao Yang, Dong Chen, and Fang Wen. ArXiv, 2019.
https://github.com/deepfakes/faceswap

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FaceShifter - 面向高保真和遮挡感知的换脸算法

FaceShifter

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AEI-Net

Identity Encoder

Multi-level Attributes Encoder

AAD生成器

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损失函数

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