論文の概要: The Aging Multiverse: Generating Condition-Aware Facial Aging Tree via Training-Free Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21008v3
- Date: Wed, 06 Aug 2025 16:50:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 15:43:09.011013
- Title: The Aging Multiverse: Generating Condition-Aware Facial Aging Tree via Training-Free Diffusion
- Title（参考訳）: 老化多元性:学習自由拡散による条件対応顔老化木の生成
- Authors: Bang Gong, Luchao Qi, Jiaye Wu, Zhicheng Fu, Chunbo Song, David W. Jacobs, John Nicholson, Roni Sengupta,
- Abstract要約: 一つの画像から複数の可塑性顔の老化軌跡を生成するためのフレームワークであるAging Multiverseを紹介する。
本研究では,アイデンティティの保存,年齢の正確さ,条件管理のバランスをとるための,学習自由拡散に基づく手法を提案する。
実験とユーザスタディでは、アイデンティティ保存、高齢化リアリズム、条件付きアライメントなど、最先端のパフォーマンスが実証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.536205940569963
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce the Aging Multiverse, a framework for generating multiple plausible facial aging trajectories from a single image, each conditioned on external factors such as environment, health, and lifestyle. Unlike prior methods that model aging as a single deterministic path, our approach creates an aging tree that visualizes diverse futures. To enable this, we propose a training-free diffusion-based method that balances identity preservation, age accuracy, and condition control. Our key contributions include attention mixing to modulate editing strength and a Simulated Aging Regularization strategy to stabilize edits. Extensive experiments and user studies demonstrate state-of-the-art performance across identity preservation, aging realism, and conditional alignment, outperforming existing editing and age-progression models, which often fail to account for one or more of the editing criteria. By transforming aging into a multi-dimensional, controllable, and interpretable process, our approach opens up new creative and practical avenues in digital storytelling, health education, and personalized visualization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 環境, 健康, ライフスタイルなどの外部要因に基づいて, 一つの画像から複数の可塑性顔の老化軌跡を生成するためのフレームワークであるAging Multiverseを紹介する。
老化を1つの決定論的経路としてモデル化する従来の手法とは異なり、我々の手法は様々な未来を視覚化する老化木を生成する。
これを実現するために,ID保存,年齢精度,条件制御のバランスをとる訓練自由拡散法を提案する。
編集強度を調節するアテンションミキシングと、編集を安定させるシミュレートされた老化規則化戦略を含む。
広範囲にわたる実験とユーザスタディは、アイデンティティ保存、老朽化リアリズム、条件付きアライメントにまたがる最先端のパフォーマンスを示し、既存の編集モデルや老化モデルよりも優れており、編集基準の1つ以上の説明に失敗することが多い。
高齢化を多次元、制御可能、解釈可能なプロセスに変換することで、デジタルストーリーテリング、健康教育、パーソナライズドビジュアライゼーションの新たな創造的で実践的な道を開くことができる。
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