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本发明公开了一种基于强化学习的人脸属性编辑方法，包括如下步骤：在预训练的生成器模型空间中获取人脸的中间潜在向量表示并将其作为强化学习的初始状态；将获取的初始状态输入Actor网络计算得到一个确定的动作值作为编辑属性的方向向量；对得到的动作值添加随训练过程逐渐减小的高斯噪声作为最终与环境交互的动作；执行采取的动作进行交互获得下一状态值；将前后两次状态值输入生成器模型转换为人脸图像；利用人脸属性评价器得到两张人脸的属性差异并计算环境奖励；利用奖励信号通过神经网络的梯度反向传播分别更新Actor和Cr
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112800893 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110060945.2
(22)申请日 2021.01.18
(71)申请人 南京航空航天大学
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