論文の概要: Analysis and Benchmarking of Extending Blind Face Image Restoration to Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11828v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:53:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:02.046687
• Title: Analysis and Benchmarking of Extending Blind Face Image Restoration to Videos
• Title（参考訳）: 映像へのブラインド顔画像復元手法の解析とベンチマーク
• Authors: Zhouxia Wang, Jiawei Zhang, Xintao Wang, Tianshui Chen, Ying Shan, Wenping Wang, Ping Luo,
• Abstract要約: まず,実世界の低品質顔画像ベンチマーク(RFV-LQ)を導入し,画像に基づく顔復元アルゴリズムの評価を行った。 次に、失明顔画像復元アルゴリズムを劣化顔ビデオに拡張する際の利点と課題を網羅的に分析する。 分析では、主に顔成分の顕著なジッタとフレーム間のノイズシェープの2つの側面に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.42805906884499
• License:
• Abstract: Recent progress in blind face restoration has resulted in producing high-quality restored results for static images. However, efforts to extend these advancements to video scenarios have been minimal, partly because of the absence of benchmarks that allow for a comprehensive and fair comparison. In this work, we first present a fair evaluation benchmark, in which we first introduce a Real-world Low-Quality Face Video benchmark (RFV-LQ), evaluate several leading image-based face restoration algorithms, and conduct a thorough systematical analysis of the benefits and challenges associated with extending blind face image restoration algorithms to degraded face videos. Our analysis identifies several key issues, primarily categorized into two aspects: significant jitters in facial components and noise-shape flickering between frames. To address these issues, we propose a Temporal Consistency Network (TCN) cooperated with alignment smoothing to reduce jitters and flickers in restored videos. TCN is a flexible component that can be seamlessly plugged into the most advanced face image restoration algorithms, ensuring the quality of image-based restoration is maintained as closely as possible. Extensive experiments have been conducted to evaluate the effectiveness and efficiency of our proposed TCN and alignment smoothing operation. Project page: https://wzhouxiff.github.io/projects/FIR2FVR/FIR2FVR.
• Abstract（参考訳）: 近年のブラインドフェース修復の進歩により、静止画像の高品質な復元結果が得られている。 しかしながら、これらの進歩をビデオシナリオに拡張する試みは、部分的には、包括的な公正な比較を可能にするベンチマークが欠如していることもあって、最小限のものだった。 本研究では,まず,実世界の低品質顔画像ベンチマーク(RFV-LQ)を導入し,画像ベースの顔復元アルゴリズムの評価を行い,ブラインド顔画像復元アルゴリズムを劣化顔ビデオに拡張する際のメリットと課題について,体系的な分析を行った。 分析では、主に顔成分の顕著なジッタとフレーム間のノイズシェープの2つの側面に分類する。 これらの課題に対処するため,リカバリビデオのジッタやフリックを削減すべく,アライメントスムーシングと協調して時間一貫性ネットワーク(TCN)を提案する。 TCNは、最も高度な顔画像復元アルゴリズムにシームレスに接続できるフレキシブルなコンポーネントであり、画像ベースの復元の質を可能な限りよく維持する。 提案したTCNの有効性と効率, およびアライメント平滑化動作を評価するために, 広範囲な実験を行った。 プロジェクトページ:https://wzhouxiff.github.io/projects/FIR2FVR/FIR2FVR。

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