論文の概要: SFI-Swin: Symmetric Face Inpainting with Swin Transformer by Distinctly Learning Face Components Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03130v1
• Date: Mon, 9 Jan 2023 00:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 17:09:31.291848
• Title: SFI-Swin: Symmetric Face Inpainting with Swin Transformer by Distinctly Learning Face Components Distributions
• Title（参考訳）: SFI-Swin:顔成分分布を個別に学習したスイム変圧器による対称顔印加
• Authors: MohammadReza Naderi, MohammadHossein Givkashi, Nader Karimi, Shahram Shirani, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: 左右対称な特徴を持つ顔画像の塗布は、自然の場面に塗布するよりも難しい。 修復顔画像の対称性を測定するための新しい指標として「対称性集中スコア」を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.031841470875571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image inpainting consists of filling holes or missing parts of an image. Inpainting face images with symmetric characteristics is more challenging than inpainting a natural scene. None of the powerful existing models can fill out the missing parts of an image while considering the symmetry and homogeneity of the picture. Moreover, the metrics that assess a repaired face image quality cannot measure the preservation of symmetry between the rebuilt and existing parts of a face. In this paper, we intend to solve the symmetry problem in the face inpainting task by using multiple discriminators that check each face organ's reality separately and a transformer-based network. We also propose "symmetry concentration score" as a new metric for measuring the symmetry of a repaired face image. The quantitative and qualitative results show the superiority of our proposed method compared to some of the recently proposed algorithms in terms of the reality, symmetry, and homogeneity of the inpainted parts.
• Abstract（参考訳）: 画像塗装は、画像の充填穴または欠落部分からなる。 対称な特徴を持つ顔画像の塗り込みは、自然シーンの塗り込みよりも難しい。 既存の強力なモデルは、画像の対称性と均質性を考慮しながら、画像の欠落部分を埋めることはできない。 さらに、修復された顔画像の品質を評価する指標は、再建された顔と既存の顔の対称性の保存を計測できない。 本稿では,各顔器官の現実を別々にチェックする複数の識別器とトランスフォーマーベースネットワークを用いて,顔塗装作業における対称性問題を解くことを目的とする。 また,修復顔画像の対称性を測定するための新しい指標として「対称性集中スコア」を提案する。 定量的および定性的な結果は,最近提案されたアルゴリズムのいくつかと比較して,塗装部品の現実性,対称性,均一性に比較して,提案手法の優位性を示す。

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