論文の概要: LAFR: Efficient Diffusion-based Blind Face Restoration via Latent Codebook Alignment Adapter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23462v1
• Date: Thu, 29 May 2025 14:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.891721
• Title: LAFR: Efficient Diffusion-based Blind Face Restoration via Latent Codebook Alignment Adapter
• Title（参考訳）: LAFR: 遅延コードブックアライメントアダプタによる効率的な拡散型ブラインド顔復元
• Authors: Runyi Li, Bin Chen, Jian Zhang, Radu Timofte,
• Abstract要約: 低品質(LQ)画像からのブラインド顔復元は、高忠実度画像再構成と顔認証の保存を必要とする課題である。 LAFRは,LQ画像の潜時分布とHQ画像の潜時分布を一致させる,新しいコードブックベースの潜時空間アダプタである。 FFHQデータセットのわずか0.9%での拡散の軽量な微調整は、最先端の手法に匹敵する結果を得るのに十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.93785843453579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind face restoration from low-quality (LQ) images is a challenging task that requires not only high-fidelity image reconstruction but also the preservation of facial identity. While diffusion models like Stable Diffusion have shown promise in generating high-quality (HQ) images, their VAE modules are typically trained only on HQ data, resulting in semantic misalignment when encoding LQ inputs. This mismatch significantly weakens the effectiveness of LQ conditions during the denoising process. Existing approaches often tackle this issue by retraining the VAE encoder, which is computationally expensive and memory-intensive. To address this limitation efficiently, we propose LAFR (Latent Alignment for Face Restoration), a novel codebook-based latent space adapter that aligns the latent distribution of LQ images with that of HQ counterparts, enabling semantically consistent diffusion sampling without altering the original VAE. To further enhance identity preservation, we introduce a multi-level restoration loss that combines constraints from identity embeddings and facial structural priors. Additionally, by leveraging the inherent structural regularity of facial images, we show that lightweight finetuning of diffusion prior on just 0.9% of FFHQ dataset is sufficient to achieve results comparable to state-of-the-art methods, reduce training time by 70%. Extensive experiments on both synthetic and real-world face restoration benchmarks demonstrate the effectiveness and efficiency of LAFR, achieving high-quality, identity-preserving face reconstruction from severely degraded inputs.
• Abstract（参考訳）: 低品質(LQ)画像からのブラインド顔復元は、高忠実度画像再構成だけでなく、顔のアイデンティティの保存も要求される課題である。 安定拡散(Stable Diffusion)のような拡散モデルは高品質な(HQ)イメージを生成することを約束しているが、VAEモジュールは通常HQデータのみに基づいてトレーニングされるため、LQ入力を符号化する際の意味的ミスアライメントが生じる。 このミスマッチはデノナイジング過程におけるLQ条件の有効性を著しく低下させる。 既存のアプローチでは、計算コストが高くメモリ集約的なVAEエンコーダを再トレーニングすることで、この問題に対処することが多い。 この制限を効果的に解決するために,LAFR (Latent Alignment for Face Restoration) を提案する。これは,LQ画像の潜時分布とHQ画像の潜時分布を一致させ,元のVAEを変更することなく意味的に一貫した拡散サンプリングを可能にする,新しいコードブックベースの潜時空間アダプタである。 アイデンティティの保存をさらに強化するために、アイデンティティの埋め込みと顔の構造的先行からの制約を結合した多段階の復元損失を導入する。 さらに,顔画像の構造的規則性を活用することで,FFHQデータセットのわずか0.9%に先行する拡散の軽量微調整が,最先端の手法に匹敵する結果を得るのに十分であることを示し,トレーニング時間を70%短縮することを示した。 合成および実世界の顔復元ベンチマークの広範な実験は、LAFRの有効性と効率を実証し、高度に劣化した入力から高品質でアイデンティティを保った顔再構成を実現する。

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