論文の概要: Task-agnostic Temporally Consistent Facial Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01466v1
• Date: Fri, 3 Jul 2020 02:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 05:28:00.816594
• Title: Task-agnostic Temporally Consistent Facial Video Editing
• Title（参考訳）: タスク非依存の一時的な顔映像編集
• Authors: Meng Cao, Haozhi Huang, Hao Wang, Xuan Wang, Li Shen, Sheng Wang, Linchao Bao, Zhifeng Li, Jiebo Luo
• Abstract要約: タスクに依存しない、時間的に一貫した顔画像編集フレームワークを提案する。 3次元再構成モデルに基づいて,本フレームワークはより統一的で不整合な方法で複数の編集タスクを処理するように設計されている。 現状の顔画像編集法と比較すると,本フレームワークはより写実的で時間的に滑らかな映像像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.62351915301795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research has witnessed the advances in facial image editing tasks. For video editing, however, previous methods either simply apply transformations frame by frame or utilize multiple frames in a concatenated or iterative fashion, which leads to noticeable visual flickers. In addition, these methods are confined to dealing with one specific task at a time without any extensibility. In this paper, we propose a task-agnostic temporally consistent facial video editing framework. Based on a 3D reconstruction model, our framework is designed to handle several editing tasks in a more unified and disentangled manner. The core design includes a dynamic training sample selection mechanism and a novel 3D temporal loss constraint that fully exploits both image and video datasets and enforces temporal consistency. Compared with the state-of-the-art facial image editing methods, our framework generates video portraits that are more photo-realistic and temporally smooth.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、顔画像編集タスクの進歩を目撃している。 しかし、ビデオ編集では、従来の手法では変換フレームをフレームごとに適用するか、複数のフレームを連結または反復的に利用する。 加えて、これらのメソッドは拡張性なしに一度にひとつの特定のタスクを扱うことに限定されます。 本稿では,タスクに依存しない時間的一貫性のある顔映像編集フレームワークを提案する。 3次元復元モデルに基づき,複数の編集タスクをより統一的かつ不連続な方法で処理するように設計した。 コア設計には、動的トレーニングサンプル選択機構と、画像とビデオのデータセットを完全に活用し、時間的一貫性を強制する新しい3D時間的損失制約が含まれている。 現状の顔画像編集法と比較すると,本フレームワークはより写実的で時間的に滑らかな映像像を生成する。

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