Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vec2Face+ for Face Dataset Generation

論文の概要: Vec2Face+ for Face Dataset Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17192v2
Date: Mon, 28 Jul 2025 00:57:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 12:09:50.610745
Title: Vec2Face+ for Face Dataset Generation
Title（参考訳）: 顔データセット生成のためのVec2Face+
Authors: Haiyu Wu, Jaskirat Singh, Sicong Tian, Liang Zheng, Kevin W. Bowyer,
Abstract要約: Vec2Face+は画像特徴から直接画像を生成する生成モデルである。 VFace10Kは10KのIDを持つ合成顔データセットである。対応するVFace100KデータセットとVFace300Kデータセットは、実世界のトレーニングデータセットであるCASIA-WebFaceよりも精度が高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.02273216268032
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When synthesizing identities as face recognition training data, it is generally believed that large inter-class separability and intra-class attribute variation are essential for synthesizing a quality dataset. % This belief is generally correct, and this is what we aim for. However, when increasing intra-class variation, existing methods overlook the necessity of maintaining intra-class identity consistency. % To address this and generate high-quality face training data, we propose Vec2Face+, a generative model that creates images directly from image features and allows for continuous and easy control of face identities and attributes. Using Vec2Face+, we obtain datasets with proper inter-class separability and intra-class variation and identity consistency using three strategies: 1) we sample vectors sufficiently different from others to generate well-separated identities; 2) we propose an AttrOP algorithm for increasing general attribute variations; 3) we propose LoRA-based pose control for generating images with profile head poses, which is more efficient and identity-preserving than AttrOP. % Our system generates VFace10K, a synthetic face dataset with 10K identities, which allows an FR model to achieve state-of-the-art accuracy on seven real-world test sets. Scaling the size to 4M and 12M images, the corresponding VFace100K and VFace300K datasets yield higher accuracy than the real-world training dataset, CASIA-WebFace, on five real-world test sets. This is the first time a synthetic dataset beats the CASIA-WebFace in average accuracy. In addition, we find that only 1 out of 11 synthetic datasets outperforms random guessing (\emph{i.e., 50\%}) in twin verification and that models trained with synthetic identities are more biased than those trained with real identities. Both are important aspects for future investigation. Code is available at https://github.com/HaiyuWu/Vec2Face_plus
Abstract（参考訳）: 顔認識トレーニングデータとしてアイデンティティを合成する場合、品質データセットの合成には、クラス間の大きな分離性とクラス内属性のばらつきが不可欠であると一般的に信じられている。 % この信念は一般的に正しい。しかし、クラス内での変化が増えると、既存のメソッドはクラス内でのアイデンティティ一貫性を維持する必要性を無視する。 % この問題に対処し,高品質な顔訓練データを生成するために,画像特徴から直接画像を生成する生成モデルであるVec2Face+を提案する。 Vec2Face+を用いて、適切なクラス間分離性とクラス内変動とアイデンティティ一貫性を持つデータセットを3つの戦略で取得する。 1) 互いに十分に異なるベクトルをサンプリングして, 十分に分離された同一性を生成する。 2) 一般的な属性変動を増大させるAttrOPアルゴリズムを提案する。 3) プロファイルを付加した画像を生成するためにLoRAベースのポーズ制御を提案する。 % 当システムでは,10Kの同一性を持つ合成顔データセットであるVFace10Kを生成し,FRモデルを用いて実世界の7つのテストセットにおける最先端の精度を実現する。サイズを4Mと1200Mに拡大し、対応するVFace100KとVFace300Kデータセットは、5つの実世界のテストセット上で、実世界のトレーニングデータセットであるCASIA-WebFaceよりも高い精度が得られる。合成データセットがCASIA-WebFaceを平均精度で破るのはこれが初めてだ。さらに、11の合成データセットのうち1つだけが、双子の検証においてランダムな推測(\emph{i.e., 50\%})よりも優れており、合成IDで訓練されたモデルは、実際のアイデンティティで訓練されたモデルよりもバイアスが大きいことが判明した。どちらも今後の調査における重要な側面である。コードはhttps://github.com/HaiyuWu/Vec2Face_plusで入手できる。

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