标题：DCT-Net: Domain-Calibrated Translation for Portrait Stylization

链接：https://arxiv.org/pdf/2207.02426

本文做的是基于人脸的风格迁移，效果非常惊艳。特点就是在迁移了局部纹理和整体颜色的基础上，进一步融入了对应风格的细节表达。模型最有意思的点就是域之间的对齐，这为少样本的图像迁移提供了一个思路。

模型构建

在文章中，作者想要完成的风格迁移，并不是像adain那些对细节纹理和整体颜色进行拟合，而是要真正的进行语义层面上的迁移。因此比起风格迁移，这其实更像图像翻译的任务，即将图像从一个域迁移到另一个域。在图像翻译的任务中通常我们都需要成对的图像来训练，虽然后来有人提出了cycle-consistency从而允许了从不成对的两个域间学到对应性，但是这通常需要足够大的样本量。而且cycle-consistency构建的对应性是比较弱的，很容易在结果中出现无法预料的错误细节。

而这里作者提出了一个新的两阶段方案，即先扩充数据库，再学习域迁移。其中扩充数据库所用到的方法就是上图中的内容对齐网络（content calibration network，CCN）。

内容对齐网络

从图中可以看出CCN中有两个生成器，和。其中 就是预训练过的stylegan2，不参与训练，就是负责不断地根据随机变量z输出真实的图像。而则是在的基础上使用目标域（风格）的图像进行进一步的finetune，目标是使其可以输出足够真实的漫画脸。

在finetune时作者使用了两个约束，一个是gan loss，就是将目标域图像与的输出丢到判别器里做真假损失。还有一个是身份损失，就是将和的输出丢到人脸检测器里，保证人脸的身份一致（因为这里和输入的随机量z是相同的）。这里之所以要用身份损失是因为目标域的图像太少了（作者文中只用了100个），因此借助身份损失可以在一定程度上增加约束，避免模式崩塌。

按照上述方法训练完后就可以输出足够真实的漫画脸了，进而我们可以使用 和 输出无限多的原域和目标域的图像，进行域迁移学习。

不过在此之前，由于stylegan2是在FFHQ上训练的，面部角度非常有限，因此作者添加了一个随机旋转和缩放的扰动，称之为geometry expansion，用以提升模型对于不同角度人脸的鲁棒性。

纹理迁移网络

在我们已经有了足够多的原域和目标域的图像的情况下，最后要做的事情就很简单了，即按照风格迁移的模式分别对风格和内容进行约束。往常的风格迁移模型中使用的style loss都是对VGG抽取的特征进行统计值层面的拟合，但这无法达到语义级的风格迁移效果。而这里作者使用了gan loss作为style loss。众所周知，gan的特色就是擅长域拟合，但问题就是通常都需要很多数据，而由于我们使用CCN构造了无限的数据，因此这一点再也不是问题。

另外作者使用了基于vgg的content loss来保证语义对齐。之后还加了一个facial perception loss，目的是通过眼睛和嘴巴的特征点来约束结果图中眼睛和嘴巴的效果，这个就完全属于提升效果的小trick了，没有什么实际意义。