論文の概要: TimeWeaver: Age-Consistent Reference-Based Face Restoration with Identity Preservation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22701v1
- Date: Tue, 24 Mar 2026 01:48:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.240534
- Title: TimeWeaver: Age-Consistent Reference-Based Face Restoration with Identity Preservation
- Title（参考訳）: TimeWeaver: アイデンティティ保護による年長参照ベースの顔復元
- Authors: Teer Song, Yue Zhang, Yu Tian, Ziyang Wang, Xianlin Zhang, Guixuan Zhang, Xuan Liu, Xueming Li, Yasen Zhang,
- Abstract要約: TimeWeaverは、クロスエイジ参照をサポートする参照ベースの顔復元フレームワークである。
トレーニングと推論でアイデンティティと年齢条件を分離します。
大規模な実験により、TimeWeaverは、視覚的品質、アイデンティティの保存、年齢の一貫性において、既存の手法を超越していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.354251784441217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent progress in face restoration has shifted from visual fidelity to identity fidelity, driving a transition from reference-free to reference-based paradigms that condition restoration on reference images of the same person. However, these methods assume the reference and degraded input are age-aligned. When only cross-age references are available, as in historical restoration or missing-person retrieval, they fail to maintain age fidelity. To address this limitation, we propose TimeWeaver, the first reference-based face restoration framework supporting cross-age references. Given arbitrary reference images and a target-age prompt, TimeWeaver produces restorations with both identity fidelity and age consistency. Specifically, we decouple identity and age conditioning across training and inference. During training, the model learns an age-robust identity representation by fusing a global identity embedding with age-suppressed facial tokens via a transformer-based ID-Fusion module. During inference, two training-free techniques, Age-Aware Gradient Guidance and Token-Targeted Attention Boost, steer sampling toward desired age semantics, enabling precise adherence to the target-age prompt. Extensive experiments show that TimeWeaver surpasses existing methods in visual quality, identity preservation, and age consistency.
- Abstract（参考訳）: 近年の顔修復の進歩は、視覚的忠実度からアイデンティティ忠実度へと変化し、同一人物の参照画像にコンディション回復を条件付ける基準自由から基準ベースパラダイムへの移行が進んでいる。
しかし、これらの手法は参照と劣化した入力が年齢順であると仮定する。
過去の復元や行方不明者の検索のように、年齢間の参照しか利用できない場合、年齢の忠実さを維持できない。
この制限に対処するために、クロスエイジ参照をサポートする最初の参照ベースの顔復元フレームワークであるTimeWeaverを提案する。
任意の参照イメージとターゲット年齢プロンプトが与えられたとき、TimeWeaverはアイデンティティの忠実さと年齢整合性の両方で復元を生成する。
具体的には、トレーニングと推論でアイデンティティと年齢条件を分離する。
トレーニング中、モデルは、トランスフォーマーベースのID-フュージョンモジュールを介して、年齢抑制された顔トークンに埋め込まれたグローバルIDを融合することにより、年齢ロスのアイデンティティ表現を学習する。
推論では、年齢対応のグラディエントガイダンスとToken-Targeted Attention Boostという2つのトレーニングフリーテクニックが望ましい年齢セマンティクスに向けてサンプリングされ、ターゲット年齢プロンプトへの正確な付着を可能にする。
大規模な実験により、TimeWeaverは、視覚的品質、アイデンティティの保存、年齢の一貫性において、既存の手法を超越していることがわかった。
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