論文の概要: HairCLIPv2: Unifying Hair Editing via Proxy Feature Blending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10651v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 17:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 12:20:51.244667
• Title: HairCLIPv2: Unifying Hair Editing via Proxy Feature Blending
• Title（参考訳）: HairCLIPv2: Proxy Feature Blendingによるヘア編集の統合
• Authors: Tianyi Wei and Dongdong Chen and Wenbo Zhou and Jing Liao and Weiming Zhang and Gang Hua and Nenghai Yu
• Abstract要約: HairCLIPは、テキスト記述や参照画像に基づいた毛髪編集を可能にする最初の作品である。 本稿では,上述したすべてのインタラクションを一つの統一フレームワークでサポートすることを目的としたHairCLIPv2を提案する。 鍵となるアイデアは、すべてのヘア編集タスクをヘア転写タスクに変換し、それに応じて編集条件を異なるプロキシに変換することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.39417893972262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hair editing has made tremendous progress in recent years. Early hair editing methods use well-drawn sketches or masks to specify the editing conditions. Even though they can enable very fine-grained local control, such interaction modes are inefficient for the editing conditions that can be easily specified by language descriptions or reference images. Thanks to the recent breakthrough of cross-modal models (e.g., CLIP), HairCLIP is the first work that enables hair editing based on text descriptions or reference images. However, such text-driven and reference-driven interaction modes make HairCLIP unable to support fine-grained controls specified by sketch or mask. In this paper, we propose HairCLIPv2, aiming to support all the aforementioned interactions with one unified framework. Simultaneously, it improves upon HairCLIP with better irrelevant attributes (e.g., identity, background) preservation and unseen text descriptions support. The key idea is to convert all the hair editing tasks into hair transfer tasks, with editing conditions converted into different proxies accordingly. The editing effects are added upon the input image by blending the corresponding proxy features within the hairstyle or hair color feature spaces. Besides the unprecedented user interaction mode support, quantitative and qualitative experiments demonstrate the superiority of HairCLIPv2 in terms of editing effects, irrelevant attribute preservation and visual naturalness. Our code is available at \url{https://github.com/wty-ustc/HairCLIPv2}.
• Abstract（参考訳）: 近年、毛髪編集は著しく進歩している。 初期の毛髪編集方法は、よく描かれたスケッチやマスクを使って編集条件を指定する。 非常にきめ細かいローカル制御を可能にすることができるが、そのような対話モードは言語記述や参照画像で容易に指定できる編集条件では非効率である。 最近のクロスモーダルモデル(例えばCLIP)のブレークスルーにより、HairCLIPはテキスト記述や参照画像に基づいた毛髪編集を可能にする最初の作品である。 しかし、テキスト駆動と参照駆動のインタラクションモードにより、HairCLIPはスケッチやマスクによって指定されたきめ細かい制御をサポートできない。 本稿では,上述したすべてのインタラクションを一つの統一フレームワークでサポートすることを目的としたHairCLIPv2を提案する。 同時に、不適切な属性(例えば、アイデンティティ、バックグラウンド)と見えないテキスト記述のサポートにより、HairCLIPを改善する。 重要なアイデアは、すべてのヘア編集タスクをヘア転送タスクに変換し、それに従って編集条件を異なるプロキシに変換することだ。 ヘアスタイル又はヘアカラー特徴空間に対応するプロキシ特徴をブレンドすることにより、入力画像に編集効果を付加する。 前例のないユーザインタラクションモードのサポートに加えて、量的および質的実験は、編集効果、無関係な属性保存、視覚的自然性の観点から、ヘアクリフ2の優位を示す。 私たちのコードは \url{https://github.com/wty-ustc/HairCLIPv2} で利用可能です。

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