論文の概要: DiffusionReward: Enhancing Blind Face Restoration through Reward Feedback Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17910v1
• Date: Fri, 23 May 2025 13:53:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.123529
• Title: DiffusionReward: Enhancing Blind Face Restoration through Reward Feedback Learning
• Title（参考訳）: Diffusion Reward:Reward Feedback Learningによるブラインド顔修復の強化
• Authors: Bin Wu, Wei Wang, Yahui Liu, Zixiang Li, Yao Zhao,
• Abstract要約: DiffusionRewardという名前のReFLフレームワークをBlind Face Restorationタスクに初めて導入する。 私たちのフレームワークの中核はFace Reward Model(FRM)です。 合成およびワイルドデータセットの実験により,本手法が最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.641049729447175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reward Feedback Learning (ReFL) has recently shown great potential in aligning model outputs with human preferences across various generative tasks. In this work, we introduce a ReFL framework, named DiffusionReward, to the Blind Face Restoration task for the first time. DiffusionReward effectively overcomes the limitations of diffusion-based methods, which often fail to generate realistic facial details and exhibit poor identity consistency. The core of our framework is the Face Reward Model (FRM), which is trained using carefully annotated data. It provides feedback signals that play a pivotal role in steering the optimization process of the restoration network. In particular, our ReFL framework incorporates a gradient flow into the denoising process of off-the-shelf face restoration methods to guide the update of model parameters. The guiding gradient is collaboratively determined by three aspects: (i) the FRM to ensure the perceptual quality of the restored faces; (ii) a regularization term that functions as a safeguard to preserve generative diversity; and (iii) a structural consistency constraint to maintain facial fidelity. Furthermore, the FRM undergoes dynamic optimization throughout the process. It not only ensures that the restoration network stays precisely aligned with the real face manifold, but also effectively prevents reward hacking. Experiments on synthetic and wild datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods, significantly improving identity consistency and facial details. The source codes, data, and models are available at: https://github.com/01NeuralNinja/DiffusionReward.
• Abstract（参考訳）: Reward Feedback Learning (ReFL)は、最近、モデル出力を様々な生成タスクで人間の好みに合わせる大きな可能性を示している。 本研究では,Blind Face RestorationタスクにDiffusionRewardというReFLフレームワークを初めて導入する。 DiffusionRewardは拡散に基づく手法の限界を効果的に克服する。 私たちのフレームワークの中核はFace Reward Model(FRM)です。 復元ネットワークの最適化プロセスを操る上で重要な役割を果たすフィードバック信号を提供する。 特に、我々のReFLフレームワークは、モデルパラメータの更新をガイドするオフザシェルフフェイス復元法のデノナイズプロセスに勾配流を組み込んでいる。 誘導勾配は3つの側面によって協調的に決定される。 一 回復した顔の知覚品質を確保するためのFRM 二 生殖多様性の保護のための保護として機能する正規化用語及び 三 顔の忠実性を維持するための構造的一貫性の制約。 さらに、FRMはプロセス全体を通して動的最適化を行う。 修復ネットワークが実際の顔多様体と正確に一致していることを保証するだけでなく、報酬のハッキングを効果的に防ぐことができる。 合成およびワイルドデータセットの実験により、我々の手法は最先端の手法よりも優れ、アイデンティティの整合性と顔の細部を大幅に改善することを示した。 ソースコード、データ、モデルは、https://github.com/01NeuralNinja/DiffusionReward.comで入手できる。

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