論文の概要: Combining Generative and Geometry Priors for Wide-Angle Portrait Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09911v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 16:36:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 04:13:22.701387
• Title: Combining Generative and Geometry Priors for Wide-Angle Portrait Correction
• Title（参考訳）: 広角画像補正における生成と幾何学の併用
• Authors: Lan Yao, Chaofeng Chen, Xiaoming Li, Zifei Yan, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: 本稿では, 自然多様体として事前に生成顔をカプセル化して, 顔領域の補正を容易にすることを提案する。 非面の背景には顕著な中心対称性関係が存在するが、補正過程では研究されていない。 この幾何学は、修正過程全体を通して対称性を明示的に強制する新しい制約を導入する動機となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.448014761978975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wide-angle lens distortion in portrait photography presents a significant challenge for capturing photo-realistic and aesthetically pleasing images. Such distortions are especially noticeable in facial regions. In this work, we propose encapsulating the generative face prior as a guided natural manifold to facilitate the correction of facial regions. Moreover, a notable central symmetry relationship exists in the non-face background, yet it has not been explored in the correction process. This geometry prior motivates us to introduce a novel constraint to explicitly enforce symmetry throughout the correction process, thereby contributing to a more visually appealing and natural correction in the non-face region. Experiments demonstrate that our approach outperforms previous methods by a large margin, excelling not only in quantitative measures such as line straightness and shape consistency metrics but also in terms of perceptual visual quality. All the code and models are available at https://github.com/Dev-Mrha/DualPriorsCorrection.
• Abstract（参考訳）: 肖像画における広角レンズの歪みは、写真リアリスティックで美的なイメージを撮影する上で重要な課題である。 このような歪みは特に顔面領域で顕著である。 本研究では, 自然多様体として事前に生成顔をカプセル化して, 顔領域の補正を容易にすることを提案する。 さらに、顔以外の背景には顕著な中心対称性関係が存在しているが、補正過程では研究されていない。 この幾何学は、修正過程を通して対称性を明示的に強制する新しい制約を導入し、非面領域においてより視覚的に魅力的で自然な補正に寄与する。 実験により,本手法は,直線直線性や形状整合性測定などの定量的尺度だけでなく,知覚的視覚的品質の観点からも,従来手法よりも優れた性能を示すことが示された。 すべてのコードとモデルはhttps://github.com/Dev-Mrha/DualPriorsCorrectionで入手できる。

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