論文の概要: Visual Style Prompt Learning Using Diffusion Models for Blind Face Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21042v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 16:05:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:38.797281
• Title: Visual Style Prompt Learning Using Diffusion Models for Blind Face Restoration
• Title（参考訳）: ブラインド顔復元のための拡散モデルを用いた視覚スタイルのプロンプト学習
• Authors: Wanglong Lu, Jikai Wang, Tao Wang, Kaihao Zhang, Xianta Jiang, Hanli Zhao,
• Abstract要約: ブラインド顔復元は、さまざまな未確認の劣化源から高品質な顔画像の復元を目的としている。 それまでの知識に基づく手法は、幾何学的先行と顔の特徴を活用し、顔の復元の進歩をもたらしたが、細部を捉えるには至らなかった。 拡散確率モデルを用いて視覚的プロンプトを明示的に生成する視覚的スタイルのプロンプト学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.67947885664477
• License:
• Abstract: Blind face restoration aims to recover high-quality facial images from various unidentified sources of degradation, posing significant challenges due to the minimal information retrievable from the degraded images. Prior knowledge-based methods, leveraging geometric priors and facial features, have led to advancements in face restoration but often fall short of capturing fine details. To address this, we introduce a visual style prompt learning framework that utilizes diffusion probabilistic models to explicitly generate visual prompts within the latent space of pre-trained generative models. These prompts are designed to guide the restoration process. To fully utilize the visual prompts and enhance the extraction of informative and rich patterns, we introduce a style-modulated aggregation transformation layer. Extensive experiments and applications demonstrate the superiority of our method in achieving high-quality blind face restoration. The source code is available at \href{https://github.com/LonglongaaaGo/VSPBFR}{https://github.com/LonglongaaaGo/VSPBFR}.
• Abstract（参考訳）: ブラインド顔復元は、さまざまな未確認の劣化源から高品質な顔画像を復元することを目的としており、劣化した画像から最小限の情報を取得するため、重大な課題を生んでいる。 それまでの知識に基づく手法は、幾何学的先行と顔の特徴を活用し、顔の復元の進歩をもたらしたが、細部を捉えるには至らなかった。 そこで我々は,拡散確率モデルを用いて,事前学習された生成モデルの潜在空間内で視覚的プロンプトを明示的に生成する視覚的スタイルのプロンプト学習フレームワークを提案する。 これらのプロンプトは修復プロセスのガイドとして設計されている。 視覚的プロンプトを十分に活用し、情報的・豊かなパターンの抽出を強化するため、我々はスタイル変調された集約変換層を導入する。 広汎な実験と応用は、高品質なブラインドフェイス修復を実現する上で、我々の方法が優れていることを証明している。 ソースコードは \href{https://github.com/LonglongaaGo/VSPBFR}{https://github.com/LonglongaaGo/VSPBFR} で公開されている。

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