論文の概要: DiffSwap++: 3D Latent-Controlled Diffusion for Identity-Preserving Face Swapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05575v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 18:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.46164
• Title: DiffSwap++: 3D Latent-Controlled Diffusion for Identity-Preserving Face Swapping
• Title（参考訳）: DiffSwap++: アイデンティティを保存する顔スワッピングのための3D遅延制御拡散
• Authors: Weston Bondurant, Arkaprava Sinha, Hieu Le, Srijan Das, Stephanie Schuckers,
• Abstract要約: そこで我々は,DiffSwap++を提案する。DiffSwap++は,トレーニング中に3D顔の潜伏機能を組み込んだ,拡散型フェイススワッピングパイプラインである。 本手法は, 形状整合性を高め, 外観特性から顔の識別のゆがみを改善する。 CelebA、FFHQ、CelebV-Textの実験では、DiffSwap++はターゲットのポーズと表現を維持しながらソースのアイデンティティを保ちながら、以前のメソッドよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.846179110602737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based approaches have recently achieved strong results in face swapping, offering improved visual quality over traditional GAN-based methods. However, even state-of-the-art models often suffer from fine-grained artifacts and poor identity preservation, particularly under challenging poses and expressions. A key limitation of existing approaches is their failure to meaningfully leverage 3D facial structure, which is crucial for disentangling identity from pose and expression. In this work, we propose DiffSwap++, a novel diffusion-based face-swapping pipeline that incorporates 3D facial latent features during training. By guiding the generation process with 3D-aware representations, our method enhances geometric consistency and improves the disentanglement of facial identity from appearance attributes. We further design a diffusion architecture that conditions the denoising process on both identity embeddings and facial landmarks, enabling high-fidelity and identity-preserving face swaps. Extensive experiments on CelebA, FFHQ, and CelebV-Text demonstrate that DiffSwap++ outperforms prior methods in preserving source identity while maintaining target pose and expression. Additionally, we introduce a biometric-style evaluation and conduct a user study to further validate the realism and effectiveness of our approach. Code will be made publicly available at https://github.com/WestonBond/DiffSwapPP
• Abstract（参考訳）: 拡散ベースのアプローチは、最近、顔交換において大きな成果を上げ、従来のGANベースの手法よりも視覚的品質が向上した。 しかし、最先端のモデルでさえ、特に挑戦的なポーズや表現の下で、きめ細かなアーティファクトやアイデンティティの保存に悩まされることが多い。 既存のアプローチの鍵となる制限は、3D顔の構造を有意義に活用できないことである。 本研究では,DiffSwap++を提案する。DiffSwap++は,トレーニング中に3D顔の潜伏機能を組み込んだ,新しい拡散型フェイススワッピングパイプラインである。 生成過程を3D対応表現で導くことにより、幾何学的整合性を高め、外観特性から顔のアイデンティティのゆがみを改善する。 我々はさらに、アイデンティティ埋め込みと顔のランドマークの両方にデノナイズ処理を規定する拡散アーキテクチャを設計し、高い忠実度とアイデンティティ保存の顔スワップを可能にする。 CelebA、FFHQ、CelebV-Textに関する大規模な実験は、DiffSwap++がターゲットのポーズと表現を維持しながらソースのアイデンティティを保ちながら、以前のメソッドよりも優れていることを示した。 さらに,バイオメトリックな評価手法を導入し,本手法の現実性と有効性をさらに検証するためのユーザスタディを実施している。 コードはhttps://github.com/WestonBond/DiffSwapPPで公開される。

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