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Nuestro planteamiento adopta un enfoque paso a paso, empezando por el aprendizaje de representaciones de rasgos de componentes faciales clave. A continuación, guiamos las partes correspondientes de los bocetos de entrada hacia las estructuras de componentes subyacentes definidas por los vectores de características obtenidos a partir de un conjunto de muestras de componentes faciales. Además, introducimos otra red neuronal profunda que aprende el mapeo desde las características de los componentes incrustados a imágenes realistas, utilizando mapas de características multicanal como resultados intermedios para mejorar el flujo de información.
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