論文の概要: CFCPalsy: Facial Image Synthesis with Cross-Fusion Cycle Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07271v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 15:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:03.970815
• Title: CFCPalsy: Facial Image Synthesis with Cross-Fusion Cycle Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals
• Title（参考訳）: CFCPalsy:顔面麻痺者に対するクロスフュージョンサイクル拡散モデルを用いた顔面画像合成
• Authors: Weixiang Gao, Yifan Xia,
• Abstract要約: 本研究の目的は、このギャップに対処するために、高品質な顔面麻痺データセットを合成することである。 拡散モデルに基づく新しいクロスフュージョンサイクルPalsy式生成モデル(PalsyCFC)を提案する。 顔面麻痺の一般的な臨床データセットについて, 定性的, 定量的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2688425993442696
• License:
• Abstract: Currently, the diagnosis of facial paralysis remains a challenging task, often relying heavily on the subjective judgment and experience of clinicians, which can introduce variability and uncertainty in the assessment process. One promising application in real-life situations is the automatic estimation of facial paralysis. However, the scarcity of facial paralysis datasets limits the development of robust machine learning models for automated diagnosis and therapeutic interventions. To this end, this study aims to synthesize a high-quality facial paralysis dataset to address this gap, enabling more accurate and efficient algorithm training. Specifically, a novel Cross-Fusion Cycle Palsy Expression Generative Model (CFCPalsy) based on the diffusion model is proposed to combine different features of facial information and enhance the visual details of facial appearance and texture in facial regions, thus creating synthetic facial images that accurately represent various degrees and types of facial paralysis. We have qualitatively and quantitatively evaluated the proposed method on the commonly used public clinical datasets of facial paralysis to demonstrate its effectiveness. Experimental results indicate that the proposed method surpasses state-of-the-art methods, generating more realistic facial images and maintaining identity consistency.
• Abstract（参考訳）: 現在、顔面麻痺の診断は難しい課題であり、しばしば臨床医の主観的判断と経験に大きく依存しており、評価過程の多様性と不確実性をもたらす可能性がある。 現実の状況における有望な応用の1つは、顔面麻痺の自動推定である。 しかし、顔の麻痺データセットの不足は、自動診断と治療介入のための堅牢な機械学習モデルの開発を制限している。 本研究の目的は、このギャップに対処するために高品質な顔面麻痺データセットを合成し、より正確で効率的なアルゴリズムトレーニングを可能にすることである。 具体的には、拡散モデルに基づく新しいクロスフュージョンサイクルPalsy Expression Generative Model(CFCPalsy)を提案し、顔情報の異なる特徴を組み合わせ、顔領域における顔の外観やテクスチャの視覚的詳細性を高める。 本手法の有効性を実証するために, 一般的に用いられている顔面麻痺の公立臨床データセットについて, 質的, 定量的に評価を行った。 実験結果から,提案手法は最先端の手法を超越し,よりリアルな顔画像を生成し,アイデンティティの整合性を維持することが示唆された。

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