초록
우리는 제약 없이 다양한 자세와 매우 낮은 해상도(얼굴 크기가 5pxIOD까지)의 얼굴을 환각하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 기존 연구들이 대부분 얼굴의 공간 구성(예: 얼굴 랜드마크 위치 추정 또는 밀집 대응 필드)을 무시하거나 사전 정렬된 상태로 가정하는 것과 달리, 우리는 통합된 프레임워크에서 얼굴 환각과 밀집 대응 필드 추정이라는 두 가지 보완적인 작업을 번갈아가며 최적화합니다. 또한, 서로 다른 수준의 텍스처 세부 정보를 복원하기 위한 두 개의 기능 전문화 분기를 포함하는 새로운 게이트 딥 바이네트워크(gated deep bi-network)를 제안합니다. 광범위한 실험 결과는 이러한 공식화가 야외에서 촬영된 자세와 조명 변화가 큰 낮은 해상도의 얼굴에 대해 뛰어난 환각 품질을 제공함을 입증합니다.