論文の概要: Region-Aware Face Swapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04564v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 07:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 15:13:52.430839
• Title: Region-Aware Face Swapping
• Title（参考訳）: 地域認識型顔スワッピング
• Authors: Chao Xu, Jiangning Zhang, Miao Hua, Qian He, Zili Yi, Yong Liu
• Abstract要約: RAFSwap(Rerea-Aware Face Swapping)ネットワークは、識別に一貫性のある高解像度顔生成を実現する。 textbf1) ローカル・ファシカル・リージョン・アウェア(FRA)ブランチは、ローカル・アイデンティティ関連機能を強化します。 textbf2) Global Source Feature-Adaptive (SFA)ブランチは、グローバルID関連キューを補完する。 textitFace Mask Predictor (FMP)モジュールにはStyleGAN2が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.779312164460695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel Region-Aware Face Swapping (RAFSwap) network to achieve identity-consistent harmonious high-resolution face generation in a local-global manner: \textbf{1)} Local Facial Region-Aware (FRA) branch augments local identity-relevant features by introducing the Transformer to effectively model misaligned cross-scale semantic interaction. \textbf{2)} Global Source Feature-Adaptive (SFA) branch further complements global identity-relevant cues for generating identity-consistent swapped faces. Besides, we propose a \textit{Face Mask Predictor} (FMP) module incorporated with StyleGAN2 to predict identity-relevant soft facial masks in an unsupervised manner that is more practical for generating harmonious high-resolution faces. Abundant experiments qualitatively and quantitatively demonstrate the superiority of our method for generating more identity-consistent high-resolution swapped faces over SOTA methods, \eg, obtaining 96.70 ID retrieval that outperforms SOTA MegaFS by 5.87$\uparrow$.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 局所的な顔領域認識 (fra) の分岐部である \textbf{1)} を用いて, 同一性に一貫性のある高分解能顔生成を実現するために, トランスフォーマを導入することで, クロススケールな意味的相互作用を効果的にモデル化する手法を提案する。 \textbf{2} Global Source Feature-Adaptive (SFA)ブランチは、アイデンティティ一貫性のあるスワップされた顔を生成するグローバルID関連キューをさらに補完する。 さらに,StyleGAN2 に組み込まれた \textit{Face Mask Predictor} (FMP) モジュールを提案する。 定性的かつ定量的な実験により,SOTA法よりも高精細度で高精細度な顔を生成する方法が,SOTA MegaFSを5.87$\uparrow$で上回る96.70のID検索で得られた。

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