論文の概要: VIGFace: Virtual Identity Generation Model for Face Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08277v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 06:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 15:15:57.650629
• Title: VIGFace: Virtual Identity Generation Model for Face Image Synthesis
• Title（参考訳）: VIGFace:顔画像合成のための仮想アイデンティティ生成モデル
• Authors: Minsoo Kim, Min-Cheol Sagong, Gi Pyo Nam, Junghyun Cho, and Ig-Jae Kim
• Abstract要約: 合成顔画像を生成する新しいフレームワークであるVIGFaceを提案する。 肖像画の権利を気にすることなく、仮想顔画像を作成することができる。 既存のイメージを組み込んだ効果的な拡張手法として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.81887339529775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning-based face recognition continues to face challenges due to its reliance on huge datasets obtained from web crawling, which can be costly to gather and raise significant real-world privacy concerns. To address this issue, we propose VIGFace, a novel framework capable of generating synthetic facial images. Initially, we train the face recognition model using a real face dataset and create a feature space for both real and virtual IDs where virtual prototypes are orthogonal to other prototypes. Subsequently, we generate synthetic images by using the diffusion model based on the feature space. Our proposed framework provides two significant benefits. Firstly, it allows for creating virtual facial images without concerns about portrait rights, guaranteeing that the generated virtual face images are clearly differentiated from existing individuals. Secondly, it serves as an effective augmentation method by incorporating real existing images. Further experiments demonstrate the efficacy of our framework, achieving state-of-the-art results from both perspectives without any external data.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースの顔認識は、Webクローリングから得られる膨大なデータセットに依存しているため、依然として課題に直面している。 この問題に対処するために,合成顔画像を生成する新しいフレームワークであるVIGFaceを提案する。 当初、実際の顔データセットを使用して顔認識モデルをトレーニングし、仮想プロトタイプが他のプロトタイプと直交するリアルと仮想両方のIDのための機能空間を作成する。 次に,特徴空間に基づく拡散モデルを用いて合成画像を生成する。 提案するフレームワークには,2つの大きなメリットがあります。 まず、肖像画の権利を気にせずに仮想顔画像を作成することができ、生成された仮想顔画像が既存の人物と明確に区別されることを保証する。 第二に、既存の実像を組み込むことにより、効果的な拡張方法として機能する。 さらなる実験では、外部データなしで両視点から最先端の成果が得られ、我々のフレームワークの有効性が実証された。

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