論文の概要: Face Normal Estimation from Rags to Riches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01950v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 09:57:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.949661
• Title: Face Normal Estimation from Rags to Riches
• Title（参考訳）: ラグからリッチへの顔の正規化推定
• Authors: Meng Wang, Wenjing Dai, Jiawan Zhang, Xiaojie Guo,
• Abstract要約: 本稿では,顔の正規分布推定のための粗大な正規分布推定器を開発する。 遠距離依存を捕捉するために自己注意機構が使用され、推定された粗い顔の正常な局所的なアーティファクトを修復する。 入力された顔画像と対応する模範品とを高精細な顔の正常品にマッピングするために、精細化ネットワークをカスタマイズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.428667785515845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although recent approaches to face normal estimation have achieved promising results, their effectiveness heavily depends on large-scale paired data for training. This paper concentrates on relieving this requirement via developing a coarse-to-fine normal estimator. Concretely, our method first trains a neat model from a small dataset to produce coarse face normals that perform as guidance (called exemplars) for the following refinement. A self-attention mechanism is employed to capture long-range dependencies, thus remedying severe local artifacts left in estimated coarse facial normals. Then, a refinement network is customized for the sake of mapping input face images together with corresponding exemplars to fine-grained high-quality facial normals. Such a logical function split can significantly cut the requirement of massive paired data and computational resource. Extensive experiments and ablation studies are conducted to demonstrate the efficacy of our design and reveal its superiority over state-of-the-art methods in terms of both training expense as well as estimation quality. Our code and models are open-sourced at: https://github.com/AutoHDR/FNR2R.git.
• Abstract（参考訳）: 近年、通常の推定に直面するアプローチは有望な結果を得たが、その効果は大規模なペアデータによる訓練に大きく依存している。 本稿では、粗大な正規推定器の開発を通じて、この要件を緩和することに集中する。 具体的には、まず小さなデータセットから適切なモデルをトレーニングし、以下の改良のためのガイダンス(例題と呼ばれる)として機能する粗い顔の正規表現を生成する。 遠距離依存を捕捉するために自己注意機構が使用され、推定された粗い顔の正常な局所的なアーティファクトを修復する。 そして、入力された顔画像と対応する模範品とを高精細な顔の正常品にマッピングするために、精細化ネットワークをカスタマイズする。 このような論理関数分割は、大量のペアデータと計算資源の要求を大幅に削減することができる。 本研究は, 設計の有効性を実証し, トレーニング費用, 評価品質の両面から, 最先端手法よりも優れていることを明らかにするために, 大規模な実験およびアブレーション研究を行った。 私たちのコードとモデルは、https://github.com/AutoHDR/FNR2R.git.comでオープンソース化されています。

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