FSGANv2 : Improved Subject Agnostic Face Swapping and Reenactment

We present Face Swapping GAN (FSGAN) for face swapping and reenactment. Unlike previous work, we offer a subject agnostic swapping scheme that can be applied to pairs of faces without requiring training on those faces. We derive a novel iterative deep learning-based approach for face reenactment whi...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 45(2023), 1 vom: 11. Jan., Seite 560-575
1. Verfasser: Nirkin, Yuval (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Keller, Yosi, Hassner, Tal
Format: Online-Aufsatz
Sprache:English
Veröffentlicht: 2023
Zugriff auf das übergeordnete Werk:IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Schlagworte:Journal Article