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國立臺灣科技大學 資訊工程系 戴文凱所指導 黃竹萱的 基於生成對抗網路之臉部卡通風格轉換 （2020），提出snapchat卡通濾鏡關鍵因素是什麼，來自於風格轉換、風格化、對抗生成網路、卡通濾鏡、圖像編輯、臉部風格轉換、自動編碼器。
基於生成對抗網路之臉部卡通風格轉換
為了解決snapchat卡通濾鏡 的問題，作者黃竹萱 這樣論述：
生成對抗網路（GAN）是一種可生成高品質圖像的模型，目前已成為一個熱門的研究主題。然而因為圖像在不同主題下的巨大差異，風格轉換仍然是個有挑戰性的難題。基於 Swapping Autoencoder for Deep Image Manipulation 的方法，本論文提出了一種卡通風格濾鏡，可以將真實人臉轉換為卡通風格圖像。比起多數其他GAN論文訓練整個生成器，本論文將結構修改為僅訓練生成器表層的第六到第八層，並經由遷移學習（Transfer Learning）以及資料預處理（data preprocessing），發現我們的模型可比近期的其他研究更快生成出更好的轉換結果。此外，我們提出
了stylized loss決定圖像在訓練中的風格化程度。根據我們的使用者感知研究，在結構與風格非常不相似的兩張圖片中，比起結構相似，受測者傾向於選擇風格較完整的圖像，也就是使用我們的方法所產生的結果。最後，我們提出了四種應用方法，證明我們的模型無論在圖片編輯，或是不同臉部中的特徵轉換都相當具有實用性。