論文の概要: BlendFace: Re-designing Identity Encoders for Face-Swapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10854v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 13:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 13:00:56.919049
• Title: BlendFace: Re-designing Identity Encoders for Face-Swapping
• Title（参考訳）: BlendFace: フェイススワッピングのためのアイデンティティエンコーダの再設計
• Authors: Kaede Shiohara, Xingchao Yang, Takafumi Taketomi
• Abstract要約: BlendFaceはフェイススワッピングのための新しいアイデンティティエンコーダである。 アイデンティティ機能をジェネレータに切り離し、ID損失関数としてジェネレータを適切に誘導する。 大規模な実験により、BlendFaceはフェイススワッピングモデルにおけるID-属性のゆがみを改善することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.320417845168326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The great advancements of generative adversarial networks and face recognition models in computer vision have made it possible to swap identities on images from single sources. Although a lot of studies seems to have proposed almost satisfactory solutions, we notice previous methods still suffer from an identity-attribute entanglement that causes undesired attributes swapping because widely used identity encoders, eg, ArcFace, have some crucial attribute biases owing to their pretraining on face recognition tasks. To address this issue, we design BlendFace, a novel identity encoder for face-swapping. The key idea behind BlendFace is training face recognition models on blended images whose attributes are replaced with those of another mitigates inter-personal biases such as hairsyles. BlendFace feeds disentangled identity features into generators and guides generators properly as an identity loss function. Extensive experiments demonstrate that BlendFace improves the identity-attribute disentanglement in face-swapping models, maintaining a comparable quantitative performance to previous methods.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける生成的敵ネットワークと顔認識モデルの大きな進歩により、単一のソースの画像のアイデンティティを交換できるようになった。 多くの研究でほぼ満足な解が提案されたように思われるが、広く使われているアイデンティティエンコーダであるeg、ArcFaceは、顔認識タスクの事前訓練によっていくつかの重要な属性バイアスを持つため、いまだに不要な属性スワッピングを引き起こすアイデンティティ属性エンタングルメントに悩まされている。 この問題に対処するために、顔スワッピングのための新しいIDエンコーダであるBlendFaceを設計する。 blendfaceの背景にある重要なアイデアは、ヘアセイルのような対人バイアスを緩和する別のイメージに置き換えられたブレンドイメージで顔認識モデルをトレーニングすることだ。 BlendFaceは混乱したID機能をジェネレータに供給し、ID損失関数としてジェネレータを適切に誘導する。 大規模な実験により、BlendFaceはフェイススワッピングモデルにおけるID-属性の不整合を改善し、従来の方法と同等の定量的性能を維持することが示されている。

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