基于全局与局部GAN模型用于生成正脸的侧脸

参考文献如下:

Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and
Identity Preserving Frontal View Synthesis

该研究对生成对抗网络（GAN）进行了优化，其生成模型由两个子网络构成，其中一个负责局部特征的生成，另一个则专注于全局特征的生成，具体网络架构如以下所示:

如图所示，通过构建一个Local Pathway网络来提取人脸的局部特征，例如眼睛、嘴巴和鼻子等关键部位。该网络的输入为侧脸图像中包含左眼、右眼、嘴巴和鼻子的四个局部区域，这些区域作为Local Pathway网络的输入数据，最终输出为正面视角下的眼睛、嘴巴和鼻子特征。

Landmark Located Patch Network

这四个局部区域的提取方式是基于人脸特征点进行定位。具体而言，分别确定左眼、右眼、嘴巴和鼻子的中心位置，并以此为中心截取对应的图像块。对于每张输入图像，均可获得四个对应的图像块$G_{\theta_i^l}, i\in{0,1,