The author proposes LatentSwap, a simple and fast-training framework for face swapping that utilizes randomly sampled latent codes and pre-trained models. By combining a pre-trained GAN inversion model with the StyleGAN2 generator, the model produces photorealistic and high-resolution face swap images.
提案されたLatentSwapは、単純な顔交換フレームワークであり、事前にトレーニングされたモデルを使用し、ランダムにサンプリングされた潜在コードのみを必要としています。このアプローチは高速で安定したトレーニングを実現し、出力される顔交換画像はリアルで高解像度です。
LatentSwap은 빠르고 안정적인 얼굴 교환을 위한 간단한 모델로, 랜덤 샘플된 잠재 코드만으로 훈련이 가능하며 사전 훈련된 역전 네트워크와 생성기를 사용하여 임의의 이미지에 대한 고품질 얼굴 교환을 수행합니다.