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RealBeauty
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新流程利用合成和真实数据增强身份一致性妆容迁移
研究人员开发了一个名为 ConsistentBeauty 的新流程，用于策划合成数据以改进图像中的妆容迁移，重点在于保持身份一致性。他们还引入了 RealBeauty，一个使用强化学习的训练后框架，用于将模型适应合成数据之外的真实世界妆容模式。这项工作为妆容迁移建立了一个新的基准，评估了在不同人群和条件下的性能，并在身份保持和真实世界应用方面展示了最先进的结果。
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新方法利用合成和真实数据改进身份一致性妆容迁移
研究人员开发了一种新的妆容迁移方法，该方法能更好地保留身份并泛化到真实场景。该方法使用了一种名为 ConsistentBeauty 的新颖数据策管线，以确保合成数据保持妆容保真度和严格的身份一致性。此外，RealBeauty 框架通过强化学习和定制奖励将模型适应真实条件，使其能够从合成监督之外的真实妆容模式中学习。还建立了一个新的基准来评估在各种条件下的性能。