論文の概要: ID-Patch: Robust ID Association for Group Photo Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13632v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 18:55:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:19:20.907868
• Title: ID-Patch: Robust ID Association for Group Photo Personalization
• Title（参考訳）: IDパッチ:グループ写真パーソナライゼーションのためのロバストIDアソシエーション
• Authors: Yimeng Zhang, Tiancheng Zhi, Jing Liu, Shen Sang, Liming Jiang, Qing Yan, Sijia Liu, Linjie Luo,
• Abstract要約: ID-Patchは、アイデンティティと2D位置の堅牢な関連を提供する新しい方法である。 アプローチでは,同じ顔の特徴からIDパッチとID埋め込みを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.38844265790726
• License:
• Abstract: The ability to synthesize personalized group photos and specify the positions of each identity offers immense creative potential. While such imagery can be visually appealing, it presents significant challenges for existing technologies. A persistent issue is identity (ID) leakage, where injected facial features interfere with one another, resulting in low face resemblance, incorrect positioning, and visual artifacts. Existing methods suffer from limitations such as the reliance on segmentation models, increased runtime, or a high probability of ID leakage. To address these challenges, we propose ID-Patch, a novel method that provides robust association between identities and 2D positions. Our approach generates an ID patch and ID embeddings from the same facial features: the ID patch is positioned on the conditional image for precise spatial control, while the ID embeddings integrate with text embeddings to ensure high resemblance. Experimental results demonstrate that ID-Patch surpasses baseline methods across metrics, such as face ID resemblance, ID-position association accuracy, and generation efficiency. Project Page is: https://byteaigc.github.io/ID-Patch/
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたグループ写真を合成し、それぞれのアイデンティティの位置を特定する能力は、非常に創造的な可能性を秘めている。 このようなイメージは視覚的に魅力的だが、既存の技術には大きな課題がある。 永続的な問題はアイデンティティ(ID)リークであり、注入された顔の特徴が互いに干渉し合い、顔の類似性、不正確な位置付け、視覚的アーティファクトが低下する。 既存のメソッドはセグメンテーションモデルへの依存、ランタイムの増加、IDリークの確率が高いといった制限に悩まされている。 これらの課題に対処するために,IDと2次元位置の堅牢な関連性を提供する新しい手法であるID-Patchを提案する。 提案手法は,同一の顔特徴からIDパッチとID埋め込みを生成する。IDパッチは条件付き画像上に位置決めされ,正確な空間制御が可能であり,ID埋め込みはテキスト埋め込みと統合され,高い類似性を確保する。 実験の結果,ID-Patch は顔 ID の類似性,ID 配置関連精度,生成効率などの指標を網羅し,ベースライン法を超越していることがわかった。 Project Page は以下のものだ。

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