論文の概要: Multiple Exemplars-based Hallucinationfor Face Super-resolution and Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07827v3
• Date: Thu, 14 Jan 2021 09:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 00:32:01.906568
• Title: Multiple Exemplars-based Hallucinationfor Face Super-resolution and Editing
• Title（参考訳）: 顔のスーパーレゾリューションと編集のためのマルチエクセプラーに基づく幻覚
• Authors: Kaili Wang, Jose Oramas, Tinne Tuytelaars
• Abstract要約: 顔の低解像度な入力画像が与えられた場合,本論文の目的は,その高解像度版を再構成することである。 我々は、同じ人物の他の高解像度画像の集合である、模範の集合の使用について検討する。 複数の例から得られる情報を効果的に組み合わせるために,画素単位の重み生成モジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.257982713474874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a really low-resolution input image of a face (say 16x16 or 8x8 pixels), the goal of this paper is to reconstruct a high-resolution version thereof. This, by itself, is an ill-posed problem, as the high-frequency information is missing in the low-resolution input and needs to be hallucinated, based on prior knowledge about the image content. Rather than relying on a generic face prior, in this paper, we explore the use of a set of exemplars, i.e. other high-resolution images of the same person. These guide the neural network as we condition the output on them. Multiple exemplars work better than a single one. To combine the information from multiple exemplars effectively, we introduce a pixel-wise weight generation module. Besides standard face super-resolution, our method allows to perform subtle face editing simply by replacing the exemplars with another set with different facial features. A user study is conducted and shows the super-resolved images can hardly be distinguished from real images on the CelebA dataset. A qualitative comparison indicates our model outperforms methods proposed in the literature on the CelebA and WebFace dataset.
• Abstract（参考訳）: 超低解像度の入力画像(例えば16x16または8x8ピクセル)が与えられた場合、本稿の目標は高解像度版を再構築することである。 これはそれ自体は、低解像度入力に高周波情報が欠落しており、画像内容に関する事前の知識に基づいて幻覚する必要があるため、不適切な問題である。 本論文では,前もってジェネリックな顔に頼るのではなく,同じ人物の高解像度画像など,一組の模範的イメージの利用を探求する。 これらは、出力を条件としてニューラルネットワークをガイドします。 複数の例題は1つよりもうまく機能します。 複数の例からの情報を効果的に結合するために,画素単位の重み生成モジュールを導入する。 標準の超精細度に加えて, 顔特徴の異なる別のセットに置き換えるだけで, 微妙な顔編集を行うことができる。 ユーザ調査を行い、celebaデータセット上の実画像とスーパー解決画像とを区別できないことを示す。 定性的比較は,celeba と webface データセットの文献で提案されている手法を上回っていることを示す。

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