文献综述
文 献 综 述1.研究现状妆容学习技术也称为妆容迁移技术，是风格迁移技术应用到妆容转换领域的一个特例。
妆容学习的目标是将某参考图像人物的妆容迁移至另一幅原始图像的人物上。
本文重点围绕构建人脸妆容学习网络,及提高人脸妆容迁移质量展开研究。
图像风格迁移也称为图像风格转换，是指将输入图像的风格转变成指定一幅或多幅图像风格的方法。
在图像风格迁移中，目标是在对新图像处理的同时保持原图像的纹理或风格。
图像风格迁移技术当前被广泛应用于移动相机滤镜、艺术图像生成等图像处理领域。
随着手机、便捷式智能摄影设备的发展，作为其中人像处理软件的核心人脸妆容迁移技术，当前备受关注，诸如目前市面上商业化软件美图秀秀、TAZZ 等。
这些软件系统需要用户手动操作，并且只向用户提供一定数量的固定化妆风格。
然而智能人脸妆容迁移技术，可将参考妆容迁移到素颜人脸上，并保持其上妆风格，使其达到在保持脸部结构不变的同时尽可能地展现参考妆容的风格。
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