[知也无涯]GAN对人脸算法的影响
红绣被，两两间鸳鸯。不是鸟中偏爱尔，为缘交颈睡南塘。全胜薄情郎。
看到一篇GAN对人脸图像算法的影响，决心学习一个。
人脸检测
这也是我最关注的模块。文章推荐了极小面部区域人脸识别Finding tiny faces in the wild with generative adversarial network
遮挡人脸恢复与姿态仿真
姿态仿真其实和遮挡人脸是一类问题，就是对非规则化的输入进行判断。文章推荐了Towards large-pose face frontalization in the wild
年龄与表情仿真
这个在娱乐方面应用很广泛。之前爆火的faceU属于此类。文章的推荐是Face aging with conditional generative adversarial networks 和 Geometry guided adversarial facial expression synthesis[C]//2018 ACM Multimedia Conference on Multimedia Conference
换脸与换脸检测
deepfake在2017年大火并引起广泛针对技术合法性方面的讨论，时至今日更加受欢迎的研究方向是换脸检测。文章推荐的两篇文章均是检测算法。我找到一篇综述Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection。文章的推荐是Deepfakes: a new threat to face recognition? assessment and detection和Learning to Detect Manipulated Facial Images。
人脸美颜
这是国内很成熟的技术了，目前比较火的方向是妆容迁移。推荐Beautygan: Instance-level facial makeup transfer with deep generative adversarial network和unsupervised generative attentional networks with adaptive layer-instance normalization for image-to-image translation