論文の概要: SVFR: A Unified Framework for Generalized Video Face Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01235v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 12:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:12.885562
• Title: SVFR: A Unified Framework for Generalized Video Face Restoration
• Title（参考訳）: SVFR: 一般化されたビデオ顔復元のための統一フレームワーク
• Authors: Zhiyao Wang, Xu Chen, Chengming Xu, Junwei Zhu, Xiaobin Hu, Jiangning Zhang, Chengjie Wang, Yuqi Liu, Yiyi Zhou, Rongrong Ji,
• Abstract要約: 顔復元(FR)は画像およびビデオ処理において重要な領域であり、劣化した入力から高品質な肖像画を再構成することに焦点を当てている。 本稿では,映像BFR,インペイント,カラー化タスクを統合した汎用映像顔復元タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.17060212058452
• License:
• Abstract: Face Restoration (FR) is a crucial area within image and video processing, focusing on reconstructing high-quality portraits from degraded inputs. Despite advancements in image FR, video FR remains relatively under-explored, primarily due to challenges related to temporal consistency, motion artifacts, and the limited availability of high-quality video data. Moreover, traditional face restoration typically prioritizes enhancing resolution and may not give as much consideration to related tasks such as facial colorization and inpainting. In this paper, we propose a novel approach for the Generalized Video Face Restoration (GVFR) task, which integrates video BFR, inpainting, and colorization tasks that we empirically show to benefit each other. We present a unified framework, termed as stable video face restoration (SVFR), which leverages the generative and motion priors of Stable Video Diffusion (SVD) and incorporates task-specific information through a unified face restoration framework. A learnable task embedding is introduced to enhance task identification. Meanwhile, a novel Unified Latent Regularization (ULR) is employed to encourage the shared feature representation learning among different subtasks. To further enhance the restoration quality and temporal stability, we introduce the facial prior learning and the self-referred refinement as auxiliary strategies used for both training and inference. The proposed framework effectively combines the complementary strengths of these tasks, enhancing temporal coherence and achieving superior restoration quality. This work advances the state-of-the-art in video FR and establishes a new paradigm for generalized video face restoration.
• Abstract（参考訳）: 顔復元(FR)は画像およびビデオ処理において重要な領域であり、劣化した入力から高品質な肖像画を再構成することに焦点を当てている。 画像FRの進歩にもかかわらず、ビデオFRは、主に時間的一貫性、モーションアーティファクト、高品質なビデオデータの可用性の制限に関する課題のために、比較的未探索のままである。 さらに、伝統的な顔の復元は、解像度の向上を優先し、顔の着色や塗り絵のような関連するタスクにあまり考慮しない場合がある。 本稿では,ビデオBFR,ペンキ,カラー化タスクを統合したGVFR(Generalized Video Face Restoration)タスクを提案する。 本稿では,安定なビデオ顔復元(SVFR)と呼ばれる統合フレームワークを提案する。これは,安定なビデオ拡散(SVD)の生成と動作の先行を生かし,統合された顔復元フレームワークを通じてタスク固有の情報を組み込む。 タスク識別を強化するために学習可能なタスク埋め込みを導入する。 一方、異なるサブタスク間の共有特徴表現学習を促進するために、新しい統一潜在正規化(ULR)が採用されている。 回復の質と時間的安定性をさらに高めるために,訓練と推論の両方に使用される補助戦略として,顔の事前学習と自己参照の洗練を導入する。 提案手法は,これらのタスクの相補的強みを効果的に組み合わせ,時間的コヒーレンスを高め,より優れた復元品質を実現する。 この研究は、ビデオFRにおける最先端技術を進め、一般化されたビデオ顔の復元のための新しいパラダイムを確立する。

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