AHS：合成データ拡張による適応的ヘッド合成
arXiv cs.CV / 2026/4/20
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要点
- この論文は、顔中心の切り抜きに依存して視点が限られる従来手法の課題を踏まえ、上半身の全身画像を用いる Adaptive Head Synthesis（AHS）を提案し、ヘッドスワップ/ポートレート操作の性能向上を目指します。
- AHS は「head reenacted（頭部再現）」型の新しい合成データ拡張戦略を用いることで、自動教師あり学習における制約を緩和しつつ、ペア学習データを必要としない形で汎化性能を高めます。
- 実験では、AHS が頭部の姿勢、表情、髪型の幅広い条件に対してより良く汎化し、顔領域に限らない自然で一貫した合成結果を示したと報告されています。
- 顔の同一性について、表情の大きな変化や頭部姿勢の大きな変動があっても強い頑健性を示し、アクセサリーも正確に保持できる点が特筆されています。
