論文の概要: DiFaReli : Diffusion Face Relighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09479v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 08:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 15:21:25.438549
• Title: DiFaReli : Diffusion Face Relighting
• Title（参考訳）: DiFaReli : 拡散面のリライティング
• Authors: Puntawat Ponglertnapakorn, Nontawat Tritrong, Supasorn Suwajanakorn
• Abstract要約: 野生でのワンビューリライティングに新しいアプローチを提案する。 グローバル照明やキャストシャドーなどの非拡散効果を扱うことは、長い間、顔のリライティングの課題だった。 標準ベンチマークであるMulti-PIE上での最先端性能を実現し,画像の写実的リライトを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.892936458186202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to single-view face relighting in the wild. Handling non-diffuse effects, such as global illumination or cast shadows, has long been a challenge in face relighting. Prior work often assumes Lambertian surfaces, simplified lighting models or involves estimating 3D shape, albedo, or a shadow map. This estimation, however, is error-prone and requires many training examples with lighting ground truth to generalize well. Our work bypasses the need for accurate estimation of intrinsic components and can be trained solely on 2D images without any light stage data, multi-view images, or lighting ground truth. Our key idea is to leverage a conditional diffusion implicit model (DDIM) for decoding a disentangled light encoding along with other encodings related to 3D shape and facial identity inferred from off-the-shelf estimators. We also propose a novel conditioning technique that eases the modeling of the complex interaction between light and geometry by using a rendered shading reference to spatially modulate the DDIM. We achieve state-of-the-art performance on standard benchmark Multi-PIE and can photorealistically relight in-the-wild images. Please visit our page: https://diffusion-face-relighting.github.io
• Abstract（参考訳）: 野生での単眼の顔のリライティングに新しいアプローチを提案する。 グローバル照明やキャストシャドウなどの非拡散効果を扱うことは、長い間、顔を照らすことの難題だった。 以前の研究では、ランバート面、簡易照明モデル、あるいは3次元形状、アルベド、シャドウマップを推定するものだった。 しかし、この推定は誤りやすいため、十分な一般化のために多くの訓練例が必要となる。 本研究は,内在的成分を正確に推定する必要性を回避し,光ステージデータや多視点画像,あるいは地上の真理を照らすことなく2d画像のみを訓練できる。 我々のキーとなるアイデアは、拡散暗黙モデル(DDIM)を用いて、オフザシェルフ推定器から推定される3次元形状と顔の同一性に関連する他のエンコーディングと共に、歪んだ光符号化を復号することである。 また,ddimを空間的に変調するレンダリングシェーディング参照を用いて,光と幾何学の複雑な相互作用のモデル化を容易にする新しい条件付け手法を提案する。 我々は,標準ベンチマークマルチパイで最先端のパフォーマンスを実現し,実写画像のフォトリアリスティックなリライトを実現する。 https://diffusion-face-relighting.github.io

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