論文の概要: Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00418v1
• Date: Sun, 2 Aug 2020 07:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 19:47:55.600181
• Title: Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries
• Title（参考訳）: 深層多スケール成分辞書によるブラインド顔復元
• Authors: Xiaoming Li, Chaofeng Chen, Shangchen Zhou, Xianhui Lin, Wangmeng Zuo, Lei Zhang
• Abstract要約: 劣化した観測の復元過程をガイドするディープフェイス辞書ネットワーク(DFDNet)を提案する。 DFDNetは高品質な画像から知覚的に重要な顔成分のディープ辞書を生成する。 コンポーネントAdaINは、入力機能と辞書機能の間のスタイルの多様性を取り除くために利用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.02640809505277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent reference-based face restoration methods have received considerable attention due to their great capability in recovering high-frequency details on real low-quality images. However, most of these methods require a high-quality reference image of the same identity, making them only applicable in limited scenes. To address this issue, this paper suggests a deep face dictionary network (termed as DFDNet) to guide the restoration process of degraded observations. To begin with, we use K-means to generate deep dictionaries for perceptually significant face components (\ie, left/right eyes, nose and mouth) from high-quality images. Next, with the degraded input, we match and select the most similar component features from their corresponding dictionaries and transfer the high-quality details to the input via the proposed dictionary feature transfer (DFT) block. In particular, component AdaIN is leveraged to eliminate the style diversity between the input and dictionary features (\eg, illumination), and a confidence score is proposed to adaptively fuse the dictionary feature to the input. Finally, multi-scale dictionaries are adopted in a progressive manner to enable the coarse-to-fine restoration. Experiments show that our proposed method can achieve plausible performance in both quantitative and qualitative evaluation, and more importantly, can generate realistic and promising results on real degraded images without requiring an identity-belonging reference. The source code and models are available at \url{https://github.com/csxmli2016/DFDNet}.
• Abstract（参考訳）: 近年の参照型顔復元法は, 実際の低品質画像の高頻度細部を復元する能力に優れており, 注目されている。 しかし、これらの手法のほとんどは同一のアイデンティティの高品質な参照画像を必要とするため、限られた場面でのみ適用できる。 本稿では,劣化した観測の復元過程をガイドするディープフェイス辞書ネットワーク(DFDNet)を提案する。 まず、K-meansを用いて、高品質な画像から知覚的に重要な顔成分(白、左目、鼻、口)の深い辞書を生成する。 次に、劣化した入力を用いて、対応する辞書から最も類似した特徴をマッチングして選択し、提案した辞書特徴伝達(DFT)ブロックを介して、高品質な詳細を入力に転送する。 特に、入力と辞書の特徴(例えば、照明)のスタイル多様性をなくすためにコンポーネント・アデインを活用し、その辞書特徴を入力に適応的に融合させるための信頼度スコアを提案する。 最後に,複数規模の辞書を漸進的に採用し,粗大から細かな復元を実現する。 実験により,提案手法は定量評価と定性評価の両方において有意な性能を達成でき,さらに重要なことは,実劣化画像に対する現実的かつ有望な結果が得られることである。 ソースコードとモデルは \url{https://github.com/csxmli2016/dfdnet} で入手できる。

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