論文の概要: RestoreFormer: High-Quality Blind Face Restoration From Undegraded Key-Value Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06374v1
• Date: Mon, 17 Jan 2022 12:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-19 16:18:53.113636
• Title: RestoreFormer: High-Quality Blind Face Restoration From Undegraded Key-Value Pairs
• Title（参考訳）: RestoreFormer: 分解されていないキーバリューペアから高品質のブラインド顔復元
• Authors: Zhouxia Wang, Jiawei Zhang, Runjian Chen, Wenping Wang and Ping Luo
• Abstract要約: RestoreFormerを提案する。これはコンテキスト情報をモデル化するための完全な空間的注意を探索する。 破損したクエリと高品質なキー-バリューペア間の完全な空間的相互作用を学習する。 1つの合成データセットと3つの実世界のデータセットにおいて、最先端の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.33214614798882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind face restoration is to recover a high-quality face image from unknown degradations. As face image contains abundant contextual information, we propose a method, RestoreFormer, which explores fully-spatial attentions to model contextual information and surpasses existing works that use local operators. RestoreFormer has several benefits compared to prior arts. First, unlike the conventional multi-head self-attention in previous Vision Transformers (ViTs), RestoreFormer incorporates a multi-head cross-attention layer to learn fully-spatial interactions between corrupted queries and high-quality key-value pairs. Second, the key-value pairs in ResotreFormer are sampled from a reconstruction-oriented high-quality dictionary, whose elements are rich in high-quality facial features specifically aimed for face reconstruction, leading to superior restoration results. Third, RestoreFormer outperforms advanced state-of-the-art methods on one synthetic dataset and three real-world datasets, as well as produces images with better visual quality.
• Abstract（参考訳）: ブラインド顔復元は、未知の劣化から高品質な顔画像を取り戻すことである。 顔画像には文脈情報が豊富に存在するため,文脈情報をモデル化し,局所演算子を用いた既存の作業を超える全空間的注意を探索する手法であるRestoreFormerを提案する。 RestoreFormerは、先行技術と比較していくつかの利点がある。 第一に、以前のVision Transformer(ViTs)の従来のマルチヘッド自己アテンションとは異なり、RestoreFormerはマルチヘッドのクロスアテンション層を組み込んで、破損したクエリと高品質なキー値ペア間の完全な空間的相互作用を学習する。 第2に、顔再建に特化した高品質な顔特徴に富んだ再構成指向の高品位辞書から、resotreformerのキー値対をサンプリングし、優れた復元結果を得る。 第3に、restoreformerは1つの合成データセットと3つの実世界のデータセットで最先端の最先端のメソッドを上回り、より優れた視覚品質のイメージを生成する。

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