論文の概要: Deep Face Restoration: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02831v2
• Date: Sun, 24 Aug 2025 23:42:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:44.911064
• Title: Deep Face Restoration: A Survey
• Title（参考訳）: ディープ・フェイス・リバイバル:サーベイ
• Authors: Tao Wang, Kaihao Zhang, Jiankang Deng, Tong Lu, Wei Liu, Stefanos Zafeiriou,
• Abstract要約: 顔復元(FR)は、低品質(LQ)入力画像から高品質(HQ)顔を復元することを目的としている。 初期の顔復元法は主に統計的先行と劣化モデルを用いている。 近年では、深層学習に足を踏み入れた後、顔の修復が大きな進展をみせている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.60156573938748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face Restoration (FR) aims to restore High-Quality (HQ) faces from Low-Quality (LQ) input images, which is a domain-specific image restoration problem in the low-level computer vision area. The early face restoration methods mainly use statistical priors and degradation models, which are difficult to meet the requirements of real-world applications in practice. In recent years, face restoration has witnessed great progress after stepping into the deep learning era. However, there are few works to systematically study the deep learning based face restoration methods. Thus, in this paper, we provide a comprehensive survey of recent advances in deep learning techniques for face restoration. Specifically, we first summarize different problem formulations and analyze the characteristics of face images. Second, we discuss the challenges of face restoration. With regard to these challenges, we present a comprehensive review of recent FR methods, including prior-based methods and deep-learning methods. Then, we explore developed techniques in the task of FR covering network architectures, loss functions, and benchmark datasets. We also conduct a systematic benchmark evaluation on representative methods. Finally, we discuss the future directions including network designs, metrics, benchmark datasets, applications, etc. We also provide an open source repository for all the discussed methods, which is available at https://github.com/TaoWangzj/Awesome-Face-Restoration.
• Abstract（参考訳）: 顔復元(FR)は,低レベルコンピュータビジョン領域における領域固有の画像復元問題である低品質(LQ)入力画像から高品質(HQ)顔を復元することを目的としている。 初期の顔復元法は主に統計的先行と劣化モデルを用いており、現実の応用の要件を満たすことは困難である。 近年では、深層学習に足を踏み入れた後、顔の修復が大きな進展をみせている。 しかし、深層学習に基づく顔復元手法を体系的に研究する研究はほとんどない。 そこで本稿では,顔修復のための深層学習技術の最近の進歩を包括的に調査する。 具体的には,まず,異なる問題の定式化を要約し,顔画像の特徴を解析する。 第二に、顔修復の課題について論じる。 本稿では,これらの課題について,従来手法やディープラーニング手法を含む最近のFR手法を概観する。 次に、ネットワークアーキテクチャ、損失関数、ベンチマークデータセットをカバーするFRタスクにおける開発手法について検討する。 また,代表手法のベンチマーク評価も行った。 最後に、ネットワーク設計、メトリクス、ベンチマークデータセット、アプリケーションなど、今後の方向性について議論する。 これはhttps://github.com/TaoWangzj/Awesome-Face-Restoration.comで利用可能です。

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