作为计算机视觉领域的三大国际顶会之一，CVPR 每年都会吸引全球领域众多专业人士参与。如 2019 年，CVPR 注册参会人数高达 9227 人，突破历届记录。其中，来自国内的参会人数就达到 1044 位，仅次于大会举办地美国（4743 位）。
CVPR 2020 原定于 6 月 16 日至 20 日在华盛顿州西雅图的华盛顿州会议中心举行，但是当前全球疫情势态严峻，越来越多的国际 AI 顶会开始转向线上，CVPR 也不例外。
虽然无法去现场交流，但这无法阻挡我们学习的热情。
为向读者们分享更多 CVPR 优质内容，在 CVPR 2020 开幕之前，机器之心将策划多期线上分享。这是机器之心 CVPR 2020 线上分享的第五期，我们邀请到北航刘偲副教授指导的两位同学分享他们关于 GAN 的研究。
分享主题一：PSGAN: 对姿态和表情变化鲁棒的可定制化妆容迁移
个人介绍：姜文韬，北京航空航天大学计算机学院硕士一年级在读，导师为刘偲副教授，目前的主要研究方向为深度生成模型。
分享概要：妆容迁移，即将带妆图片的妆容迁移到素颜图片上，是一个被广泛研究且具有实用价值的方向。然而原有的工作仅能在带妆和素颜图片的头部姿态和脸部表情一致的情况下才能正常迁移。除此之外，也无法指定换某个部位的妆容和控制各个部位妆容的浓淡。
针对上述缺点，我们和依图科技合作提出的 PSGAN 将带妆图片的妆容提取为两个妆容矩阵，通过计算带妆和素颜图片像素之间的相似性从而进行对姿态和表情变化鲁棒的妆容迁移。同时，通过对妆容矩阵的一些操作，还可实现对妆容迁移的高度可定制化。最后，本文还采集了一个含有各种表情和姿态的人脸数据集用以评定效果。
本文已被 CVPR 2020 录用为 Oral Presentation。
论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.06956
Github 链接：https://github.com/wtjiang98/PSGAN
