論文の概要: InstantRestore: Single-Step Personalized Face Restoration with Shared-Image Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06753v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 18:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:54:18.105880
• Title: InstantRestore: Single-Step Personalized Face Restoration with Shared-Image Attention
• Title（参考訳）: InstantRestore:共有画像アテンション付きワンステップパーソナライズされた顔復元
• Authors: Howard Zhang, Yuval Alaluf, Sizhuo Ma, Achuta Kadambi, Jian Wang, Kfir Aberman,
• Abstract要約: 顔画像復元は、多様な劣化タイプ、リアルタイム処理要求、そして最も重要なのは、アイデンティティ固有の特徴の保存といった課題に対処しながら、劣化した顔画像を強化することを目的としている。 InstantRestoreは、ワンステップ画像拡散モデルと、高速かつパーソナライズされた顔復元のためのアテンション共有機構を活用する新しいフレームワークである。 実験では、InstantRestoreは既存の方法よりも品質とスピードが優れており、アイデンティティを保存する顔の復元に魅力的な選択となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.635713719257225
• License:
• Abstract: Face image restoration aims to enhance degraded facial images while addressing challenges such as diverse degradation types, real-time processing demands, and, most crucially, the preservation of identity-specific features. Existing methods often struggle with slow processing times and suboptimal restoration, especially under severe degradation, failing to accurately reconstruct finer-level identity details. To address these issues, we introduce InstantRestore, a novel framework that leverages a single-step image diffusion model and an attention-sharing mechanism for fast and personalized face restoration. Additionally, InstantRestore incorporates a novel landmark attention loss, aligning key facial landmarks to refine the attention maps, enhancing identity preservation. At inference time, given a degraded input and a small (~4) set of reference images, InstantRestore performs a single forward pass through the network to achieve near real-time performance. Unlike prior approaches that rely on full diffusion processes or per-identity model tuning, InstantRestore offers a scalable solution suitable for large-scale applications. Extensive experiments demonstrate that InstantRestore outperforms existing methods in quality and speed, making it an appealing choice for identity-preserving face restoration.
• Abstract（参考訳）: 顔画像復元は、多様な劣化タイプ、リアルタイム処理要求、そして最も重要なのは、アイデンティティ固有の特徴の保存といった課題に対処しながら、劣化した顔画像を強化することを目的としている。 既存の手法は、処理時間が遅く、特に深刻な劣化の下で、特に最適でない復元に苦しむが、より微細なアイデンティティの詳細を正確に再構築することができなかった。 これらの問題に対処するために,単一ステップのイメージ拡散モデルと,高速かつパーソナライズされた顔復元のためのアテンション共有機構を活用した新しいフレームワークであるInstantRestoreを紹介する。 さらに、InstantRestoreは目覚ましい注目の喪失を取り入れ、重要な顔のランドマークを合わせ、注目マップを洗練させ、アイデンティティの保存を強化している。 推論時に、劣化した入力と参照画像の小さな(~4)セットが与えられた場合、InstantRestoreはネットワークを1つの前方通過してほぼリアルタイムのパフォーマンスを達成する。 完全な拡散プロセスやアイデンティティごとのモデルチューニングに依存する従来のアプローチとは異なり、InstantRestoreは大規模アプリケーションに適したスケーラブルなソリューションを提供する。 大規模な実験により、InstantRestoreは既存の方法よりも品質とスピードが優れており、アイデンティティを保存する顔の復元に魅力的な選択肢であることが示された。

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