Fugu-MT 論文翻訳(概要): SCHIGAND: A Synthetic Facial Generation Mode Pipeline

論文の概要: SCHIGAND: A Synthetic Facial Generation Mode Pipeline

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16627v1
Date: Fri, 23 Jan 2026 10:30:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.634468
Title: SCHIGAND: A Synthetic Facial Generation Mode Pipeline
Title（参考訳）: SCHIGAND: 合成顔生成モードパイプライン
Authors: Ananya Kadali, Sunnie Jehan-Morrison, Orasiki Wellington, Barney Evans, Precious Durojaiye, Richard Guest,
Abstract要約: 本稿では,現実的で制御可能な顔データセットを生成するための合成顔生成パイプラインであるSCHIGANDについて述べる。 SchIGANDは、現実的なクラス内変異を発生させ、クラス間の特異性を維持しながら、アイデンティティの保存を強化する。生成されたデータセットは、主要な顔認証モデルであるArcFaceを使用して評価され、実際の顔データセットと比較しての有効性が評価された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The growing demand for diverse and high-quality facial datasets for training and testing biometric systems is challenged by privacy regulations, data scarcity, and ethical concerns. Synthetic facial images offer a potential solution, yet existing generative models often struggle to balance realism, diversity, and identity preservation. This paper presents SCHIGAND, a novel synthetic face generation pipeline integrating StyleCLIP, HyperStyle, InterfaceGAN, and Diffusion models to produce highly realistic and controllable facial datasets. SCHIGAND enhances identity preservation while generating realistic intra-class variations and maintaining inter-class distinctiveness, making it suitable for biometric testing. The generated datasets were evaluated using ArcFace, a leading facial verification model, to assess their effectiveness in comparison to real-world facial datasets. Experimental results demonstrate that SCHIGAND achieves a balance between image quality and diversity, addressing key limitations of prior generative models. This research highlights the potential of SCHIGAND to supplement and, in some cases, replace real data for facial biometric applications, paving the way for privacy-compliant and scalable solutions in synthetic dataset generation.
Abstract（参考訳）: バイオメトリックシステムのトレーニングとテストのための多彩で高品質な顔データセットの需要が高まっているため、プライバシ規制やデータ不足、倫理的懸念が問題となっている。合成顔画像は潜在的な解決策を提供するが、既存の生成モデルは現実主義、多様性、アイデンティティ保存のバランスをとるのに苦労することが多い。本稿では,StyleCLIP,HyperStyle,InterfaceGAN,Diffusionモデルを組み込んだ合成顔生成パイプラインであるSCHIGANDについて述べる。 SCHIGANDは、現実的なクラス内変異を発生させ、クラス間の特異性を保ちながらアイデンティティの保存を強化し、バイオメトリックテストに適している。生成されたデータセットは、主要な顔認証モデルであるArcFaceを使用して評価され、実際の顔データセットと比較しての有効性が評価された。実験により,SCHIGANDは画像品質と多様性のバランスを保ち,先行生成モデルの鍵となる限界に対処することを示した。この研究は、SCHIGANDが顔のバイオメトリックな応用のために実際のデータを補う可能性を強調し、場合によっては、合成データセット生成におけるプライバシ準拠でスケーラブルなソリューションの道を開く。

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