論文の概要: IQPFR: An Image Quality Prior for Blind Face Restoration and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09294v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 11:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:39:12.533374
• Title: IQPFR: An Image Quality Prior for Blind Face Restoration and Beyond
• Title（参考訳）: IQPFR:ブラインド顔の復元に先立つ画像品質
• Authors: Peng Hu, Chunming He, Lei Xu, Jingduo Tian, Sina Farsiu, Yulun Zhang, Pei Liu, Xiu Li,
• Abstract要約: Blind Face Restoration (BFR)は、劣化した低品質(LQ)の顔画像を高品質(HQ)の出力に再構成する課題に対処する。 本研究では,非参照画像品質評価(NR-IQA)モデルから得られた画像品質優先(IQP)を組み込んだ新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,複数のベンチマークにおいて最先端技術より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.99331967165238
• License:
• Abstract: Blind Face Restoration (BFR) addresses the challenge of reconstructing degraded low-quality (LQ) facial images into high-quality (HQ) outputs. Conventional approaches predominantly rely on learning feature representations from ground-truth (GT) data; however, inherent imperfections in GT datasets constrain restoration performance to the mean quality level of the training data, rather than attaining maximally attainable visual quality. To overcome this limitation, we propose a novel framework that incorporates an Image Quality Prior (IQP) derived from No-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA) models to guide the restoration process toward optimal HQ reconstructions. Our methodology synergizes this IQP with a learned codebook prior through two critical innovations: (1) During codebook learning, we devise a dual-branch codebook architecture that disentangles feature extraction into universal structural components and HQ-specific attributes, ensuring comprehensive representation of both common and high-quality facial characteristics. (2) In the codebook lookup stage, we implement a quality-conditioned Transformer-based framework. NR-IQA-derived quality scores act as dynamic conditioning signals to steer restoration toward the highest feasible quality standard. This score-conditioned paradigm enables plug-and-play enhancement of existing BFR architectures without modifying the original structure. We also formulate a discrete representation-based quality optimization strategy that circumvents over-optimization artifacts prevalent in continuous latent space approaches. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art techniques across multiple benchmarks. Besides, our quality-conditioned framework demonstrates consistent performance improvements when integrated with prior BFR models. The code will be released.
• Abstract（参考訳）: Blind Face Restoration (BFR)は、劣化した低品質(LQ)の顔画像を高品質(HQ)の出力に再構成する課題に対処する。 しかし、GTデータセットの固有の欠陥は、最大限の視覚的品質を得るのではなく、トレーニングデータの平均品質レベルに復元性能を制限している。 この制限を克服するために,Non-Reference Image Quality Assessment (NR-IQA)モデルから得られた画像品質優先(IQP)を組み込んだ新しいフレームワークを提案する。 1) コードブック学習中に、特徴抽出を普遍的な構造成分とHQ固有の属性に分解し、共通性と高品質な顔特性の両方を包括的に表現する、二重ブランチのコードブックアーキテクチャを考案した。 2) コードブックのルックアップ段階では,品質条件のTransformerベースのフレームワークを実装している。 NR-IQA由来の品質スコアは、最高の品質基準に向けてステアリストアを行うための動的条件付け信号として機能する。 このスコア条件付きパラダイムは、オリジナルの構造を変更することなく既存のBFRアーキテクチャをプラグアンドプレイで拡張することを可能にする。 また、連続的な潜在空間アプローチで発生する過度な最適化アーチファクトを回避するために、離散表現に基づく品質最適化戦略を定式化する。 大規模な実験により,本手法は複数のベンチマークにおいて最先端技術より優れていることが示された。 さらに、我々の品質条件付きフレームワークは、以前のBFRモデルと統合された場合、一貫した性能向上を示す。 コードはリリースされます。

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