論文の概要: FuseAnyPart: Diffusion-Driven Facial Parts Swapping via Multiple Reference Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22771v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 07:40:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:41.138443
• Title: FuseAnyPart: Diffusion-Driven Facial Parts Swapping via Multiple Reference Images
• Title（参考訳）: FuseAnyPart:複数参照画像による拡散駆動顔部品のスワッピング
• Authors: Zheng Yu, Yaohua Wang, Siying Cui, Aixi Zhang, Wei-Long Zheng, Senzhang Wang,
• Abstract要約: 顔部分交換は、ターゲット画像の残りの部分を維持しつつ、ソース画像からターゲット画像への関心領域を選択的に転送することを目的としている。 フルフェイススワップ用に特別に設計されたフェイススワップに関するほとんどの研究は、個々の顔部品のスワップに関して、不可能または著しく制限されている。 FuseAnyPartは、顔のシームレスな"fuuse-any-part"カスタマイズを容易にするために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.463026918629236
• License:
• Abstract: Facial parts swapping aims to selectively transfer regions of interest from the source image onto the target image while maintaining the rest of the target image unchanged. Most studies on face swapping designed specifically for full-face swapping, are either unable or significantly limited when it comes to swapping individual facial parts, which hinders fine-grained and customized character designs. However, designing such an approach specifically for facial parts swapping is challenged by a reasonable multiple reference feature fusion, which needs to be both efficient and effective. To overcome this challenge, FuseAnyPart is proposed to facilitate the seamless "fuse-any-part" customization of the face. In FuseAnyPart, facial parts from different people are assembled into a complete face in latent space within the Mask-based Fusion Module. Subsequently, the consolidated feature is dispatched to the Addition-based Injection Module for fusion within the UNet of the diffusion model to create novel characters. Extensive experiments qualitatively and quantitatively validate the superiority and robustness of FuseAnyPart. Source codes are available at https://github.com/Thomas-wyh/FuseAnyPart.
• Abstract（参考訳）: 顔部分交換は、ターゲット画像の残りの部分を維持しつつ、ソース画像からターゲット画像への関心領域を選択的に転送することを目的としている。 顔のスワップに特化して設計された顔のスワップに関するほとんどの研究は、個々の顔部分のスワップに関して、不可能または著しく制限されている。 しかし, 顔部品交換に特化してそのようなアプローチを設計するには, 効率的かつ効果的である必要がある, 合理的な多重参照特徴融合が課題である。 この課題を克服するために、FuseAnyPartは、顔のシームレスな"fuuse-any-part"カスタマイズを容易にするために提案されている。 FuseAnyPartでは、異なる人物の顔部品がMaskベースのFusion Module内の潜在空間の完全な顔に組み立てられている。 その後、統合された機能は、拡散モデルのUNet内で融合するためにAddition-based Injection Moduleに送られ、新しい文字を生成する。 FuseAny Partの優位性とロバスト性について定性的かつ定量的に検証した。 ソースコードはhttps://github.com/Thomas-wyh/FuseAnyPart.comで入手できる。

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