論文の概要: Photorealistic Facial Wrinkles Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01930v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 16:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 13:36:25.947932
• Title: Photorealistic Facial Wrinkles Removal
• Title（参考訳）: フォトリアリスティック顔のしわ除去
• Authors: Marcelo Sanchez and Gil Triginer and Coloma Ballester and Lara Raad and Eduard Ramon
• Abstract要約: 我々は,顔のしわを修復するための2段階のアプローチを再検討し,前例のない現実主義による結果を得た。 塗布後のしわを含む領域をペナルティ化するために、ひび割れ分割網を再利用する新たな損失項を導入する。 本手法を質的,定量的に評価し,シワ除去作業における術式の現状を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6949002029513163
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Editing and retouching facial attributes is a complex task that usually requires human artists to obtain photo-realistic results. Its applications are numerous and can be found in several contexts such as cosmetics or digital media retouching, to name a few. Recently, advancements in conditional generative modeling have shown astonishing results at modifying facial attributes in a realistic manner. However, current methods are still prone to artifacts, and focus on modifying global attributes like age and gender, or local mid-sized attributes like glasses or moustaches. In this work, we revisit a two-stage approach for retouching facial wrinkles and obtain results with unprecedented realism. First, a state of the art wrinkle segmentation network is used to detect the wrinkles within the facial region. Then, an inpainting module is used to remove the detected wrinkles, filling them in with a texture that is statistically consistent with the surrounding skin. To achieve this, we introduce a novel loss term that reuses the wrinkle segmentation network to penalize those regions that still contain wrinkles after the inpainting. We evaluate our method qualitatively and quantitatively, showing state of the art results for the task of wrinkle removal. Moreover, we introduce the first high-resolution dataset, named FFHQ-Wrinkles, to evaluate wrinkle detection methods.
• Abstract（参考訳）: 顔の属性の編集と修正は複雑な作業であり、通常は人間のアーティストが写真リアルな結果を得る必要がある。 その用途は多様であり、化粧品やデジタルメディアのリタッチといったいくつかの文脈で見られる。 近年,条件付き生成モデリングの進歩は,表情属性のリアルな修正に驚くべき結果をもたらしている。 しかし、現在の方法はまだアーティファクトになりがちで、年齢や性別のようなグローバル属性や、メガネや口ひげのようなローカルな中規模属性の修正に焦点が当てられている。 本研究では,顔のしわを修復するための2段階のアプローチを再考し,前例のない現実主義による結果を得る。 第一に、顔領域内のしわを検出するために、アートしわセグメントネットワークの状態を用いる。 次に、検出されたしわを除去するために塗工モジュールを使用し、周囲の皮膚と統計的に一致するテクスチャを充填する。 そこで本研究では,シワセグメンテーションネットワークを再利用し,シワを含む領域を塗りつぶし後にペナルティ化する新しい損失項を提案する。 本手法を定性的・定量的に評価し,ニワトリ除去作業の成果を定量的に評価した。 さらに, FFHQ-Wrinklesと呼ばれる最初の高分解能データセットを導入し, ひび割れ検出手法の評価を行った。

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