論文の概要: Unlocking the Potential of Diffusion Priors in Blind Face Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08556v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 01:50:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.271956
• Title: Unlocking the Potential of Diffusion Priors in Blind Face Restoration
• Title（参考訳）: ブラインド顔修復における拡散先行因子のロック解除
• Authors: Yunqi Miao, Zhiyu Qu, Mingqi Gao, Changrui Chen, Jifei Song, Jungong Han, Jiankang Deng,
• Abstract要約: 本研究では、2つのモードを切り替えて特定のギャップを解消する統合ネットワークFLIPNETを提案する。 復元モードでは、モデルは徐々にBFR指向の特徴とLQ画像からの顔埋め込みを統合し、真正かつ忠実な顔復元を実現する。 劣化モードでは、実際の劣化データセットから学んだ知識に基づいて、劣化した画像のような現実世界を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.419272650578165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although diffusion prior is rising as a powerful solution for blind face restoration (BFR), the inherent gap between the vanilla diffusion model and BFR settings hinders its seamless adaptation. The gap mainly stems from the discrepancy between 1) high-quality (HQ) and low-quality (LQ) images and 2) synthesized and real-world images. The vanilla diffusion model is trained on images with no or less degradations, whereas BFR handles moderately to severely degraded images. Additionally, LQ images used for training are synthesized by a naive degradation model with limited degradation patterns, which fails to simulate complex and unknown degradations in real-world scenarios. In this work, we use a unified network FLIPNET that switches between two modes to resolve specific gaps. In Restoration mode, the model gradually integrates BFR-oriented features and face embeddings from LQ images to achieve authentic and faithful face restoration. In Degradation mode, the model synthesizes real-world like degraded images based on the knowledge learned from real-world degradation datasets. Extensive evaluations on benchmark datasets show that our model 1) outperforms previous diffusion prior based BFR methods in terms of authenticity and fidelity, and 2) outperforms the naive degradation model in modeling the real-world degradations.
• Abstract（参考訳）: バニラ拡散モデルとBFR設定の相違は、そのシームレスな適応を妨げる。 そのギャップは、主に両者の相違から生じる。 1)高品質(本社)・低品質(LQ)画像 2) 合成および実世界の画像。 バニラ拡散モデルは劣化の少ない画像で訓練されるのに対し、BFRは劣化の激しい画像に対して適度に処理される。 さらに、トレーニングに使用されるLQ画像は、実際のシナリオで複雑な未知の劣化をシミュレートできない、限られた劣化パターンを持つ単純分解モデルによって合成される。 本研究では、2つのモードを切り替えて特定のギャップを解消する統合ネットワークFLIPNETを提案する。 復元モードでは、モデルは徐々にBFR指向の特徴とLQ画像からの顔埋め込みを統合し、真正かつ忠実な顔復元を実現する。 劣化モードでは、実際の劣化データセットから学んだ知識に基づいて、劣化した画像のような現実世界を合成する。 ベンチマークデータセットの大規模な評価は、我々のモデルを示している。 1)先行拡散前のBFR法を真正性・忠実性の観点から上回り、 2) 実世界の劣化をモデル化する上で, ナイーブ劣化モデルよりも優れていた。

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