MeInTime: アイデンティティを保持したまま年齢差を橋渡しする顔画像修復

告知タイプ: 新規
要旨: 個人のアイデンティティをよりよく保つために、顔の復元は参照なしのアプローチから参照ベースのアプローチへと進化し、同一アイデンティティの高品質な参照画像を活用して復元出力のアイデンティティ忠実度を高めます。しかし、多くの既存手法は参照と劣化入力の年齢が一致していると暗黙のうちに仮定しており、年齢が異なる参照のみが利用可能な現実のシナリオ、例えば歴史的写真の復元のような場合にはその有効性を制限します。本論文はMeInTimeを提案します。MeInTimeは、同一年齢から年齢を跨ぐ設定へ参照ベースの復元を拡張する拡散ベースの顔復元法です。劣化入力に対応する年齢プロンプトを伴う1枚または数枚の参照画像を与えると、MeInTimeはアイデンティティの忠実度と年齢の整合性の両方を満たす忠実な復元を実現します。具体的には、アイデンティティ条件と年齢条件のモデリングを分離します。訓練時には、新たに導入したアテンション機構を通じてアイデンティティ特徴を効果的に注入することだけに焦点を合わせ、劣化特徴とアイデンティティ表現の統合を促進するゲート付き残差融合モジュールを導入します。推論時には、訓練を要しないサンプリング戦略であるAge-Aware Gradient Guidanceを提案します。年齢主導の方向性を用いて、アイデンティティに配慮したデノイズ化潜在表現を望ましい年齢セマンティック多様体へと反復的に押し動かします。広範な実験により、MeInTimeはアイデンティティの保存と年齢の一貫性の両方において既存の顔復元手法を上回ることを示しています。コードは以下のURLで利用可能です: https://github.com/teer4/MeInTime