論文の概要: HonestFace: Towards Honest Face Restoration with One-Step Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18469v1
• Date: Sat, 24 May 2025 02:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.444098
• Title: HonestFace: Towards Honest Face Restoration with One-Step Diffusion Model
• Title（参考訳）: HonestFace: ワンステップ拡散モデルによる顔修復に向けて
• Authors: Jingkai Wang, Wu Miao, Jue Gong, Zheng Chen, Xing Liu, Hong Gu, Yutong Liu, Yulun Zhang,
• Abstract要約: HonestFaceは、このような誠実さを強く強調して顔を復元する新しいアプローチである。 きめ細かな細部とテクスチャの信頼性を高めるためにマスク面アライメント法を提案する。 我々の手法は既存の最先端手法を超越し、視覚的品質と定量的評価の両方において優れた性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.36629793211904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face restoration has achieved remarkable advancements through the years of development. However, ensuring that restored facial images exhibit high fidelity, preserve authentic features, and avoid introducing artifacts or biases remains a significant challenge. This highlights the need for models that are more "honest" in their reconstruction from low-quality inputs, accurately reflecting original characteristics. In this work, we propose HonestFace, a novel approach designed to restore faces with a strong emphasis on such honesty, particularly concerning identity consistency and texture realism. To achieve this, HonestFace incorporates several key components. First, we propose an identity embedder to effectively capture and preserve crucial identity features from both the low-quality input and multiple reference faces. Second, a masked face alignment method is presented to enhance fine-grained details and textural authenticity, thereby preventing the generation of patterned or overly synthetic textures and improving overall clarity. Furthermore, we present a new landmark-based evaluation metric. Based on affine transformation principles, this metric improves the accuracy compared to conventional L2 distance calculations for facial feature alignment. Leveraging these contributions within a one-step diffusion model framework, HonestFace delivers exceptional restoration results in terms of facial fidelity and realism. Extensive experiments demonstrate that our approach surpasses existing state-of-the-art methods, achieving superior performance in both visual quality and quantitative assessments. The code and pre-trained models will be made publicly available at https://github.com/jkwang28/HonestFace .
• Abstract（参考訳）: 顔の修復は、長年の開発を通じて顕著な進歩を遂げてきた。 しかし、復元された顔画像が高い忠実性を示し、真の特徴を保持し、アーティファクトや偏見を導入することを避けることは大きな課題である。 これは、低品質な入力からの再構築においてより"正直"なモデルの必要性を強調し、元の特性を正確に反映する。 本研究では,このような誠実さ,特にアイデンティティの整合性やテクスチャリアリズムを重視した,顔の復元を目的とした新しいアプローチであるHonestFaceを提案する。 これを実現するため、HoestFaceにはいくつかの重要なコンポーネントが組み込まれている。 まず,低品質な入力面と複数参照面の両方から重要な識別特徴を効果的に捕捉し,保存するID埋め込み器を提案する。 第2に、きめ細かな細部とテクスチャの信頼性を高め、パターン化や過度に合成されたテクスチャの発生を防止し、全体的な明瞭さを向上させるマスク面アライメント方法を提案する。 さらに,新しいランドマークに基づく評価指標を提案する。 アフィン変換の原理に基づいて、顔の特徴アライメントのための従来のL2距離計算と比較して精度を向上する。 これらの貢献を1段階の拡散モデルフレームワークで活用することで、HonestFaceは顔の忠実さとリアリズムの点で例外的な復元結果を提供する。 広汎な実験により,本手法は既存の最先端手法を超越し,視覚的品質と定量的評価の両面で優れた性能を示した。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/jkwang28/HonestFace.comで公開される。

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