論文の概要: Pro-Pose: Unpaired Full-Body Portrait Synthesis via Canonical UV Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17143v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 00:40:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.207842
• Title: Pro-Pose: Unpaired Full-Body Portrait Synthesis via Canonical UV Maps
• Title（参考訳）: Pro-Pose:カノニカルUVマップによる未完成フルボディ画像合成
• Authors: Sandeep Mishra, Yasamin Jafarian, Andreas Lugmayr, Yingwei Li, Varsha Ramakrishnan, Srivatsan Varadharajan, Alan C. Bovik, Ira Kemelmacher-Shlizerman,
• Abstract要約: 写真のプロ版を作成する方法について検討する。 重要な課題は、写真の変換中に人のユニークなアイデンティティ、顔、身体の特徴を保存することである。 提案手法は,高品質で再現された肖像画を制作し,実世界の画像の質的,定量的な性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.970209890835793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photographs of people taken by professional photographers typically present the person in beautiful lighting, with an interesting pose, and flattering quality. This is unlike common photos people can take of themselves. In this paper, we explore how to create a ``professional'' version of a person's photograph, i.e., in a chosen pose, in a simple environment, with good lighting, and standard black top/bottom clothing. A key challenge is to preserve the person's unique identity, face and body features while transforming the photo. If there would exist a large paired dataset of the same person photographed both ``in the wild'' and by a professional photographer, the problem would potentially be easier to solve. However, such data does not exist, especially for a large variety of identities. To that end, we propose two key insights: 1) Our method transforms the input photo and person's face to a canonical UV space, which is further coupled with reposing methodology to model occlusions and novel view synthesis. Operating in UV space allows us to leverage existing unpaired datasets. 2) We personalize the output photo via multi image finetuning. Our approach yields high-quality, reposed portraits and achieves strong qualitative and quantitative performance on real-world imagery.
• Abstract（参考訳）: プロの写真家によって撮影された人々の写真は、典型的には美しい照明、興味深いポーズ、そして平らな品質で人物を提示する。 これは、人々が自撮りできる一般的な写真とは違っている。 そこで,本稿では,人物の写真の「プロ」バージョン,すなわち選択したポーズを,照明の良さ,標準の黒トップ/ボトムの衣服といったシンプルな環境下で作成する方法を考察する。 重要な課題は、写真の変換中に人のユニークなアイデンティティ、顔、身体の特徴を保存することである。 もし同じ人物が'in the wild'とプロの写真家によって'in the wild'の両方で撮影された大きなデータセットがあれば、その問題は解決しやすいだろう。 しかし、このようなデータは、特に多種多様なアイデンティティには存在しない。 そのために、私たちは2つの重要な洞察を提案します。 1)本手法では,入力画像と人物の顔から標準UV空間に変換し,オクルージョンをモデル化し,新たなビュー合成を行う。 紫外線空間で運用することで、既存の未ペアデータセットを活用することができます。 2) 出力画像のパーソナライズをマルチイメージファインタニングで行う。 提案手法は,高品質で再現された肖像画を制作し,実世界の画像の質的,定量的な性能を実現する。

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