論文の概要: The Second Challenge on Real-World Face Restoration at NTIRE 2026: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10532v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 08:49:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.080163
• Title: The Second Challenge on Real-World Face Restoration at NTIRE 2026: Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2026における実世界顔復元の課題 : 方法と成果
• Authors: Jingkai Wang, Jue Gong, Zheng Chen, Kai Liu, Jiatong Li, Yulun Zhang, Radu Timofte, Jiachen Tu, Yaokun Shi, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Jiajia Liu, Yingsi Chen, Yijiao Liu, Hui Li, Yu Wang, Congchao Zhu, Alexandru-Gabriel Lefterache, Anamaria Radoi, Chuanyue Yan, Tao Lu, Yanduo Zhang, Kanghui Zhao, Jiaming Wang, Yuqi Li, WenBo Xiong, Yifei Chen, Xian Hu, Wei Deng, Daiguo Zhou, Sujith Roy, Claudia Jesuraj, Vikas B, Spoorthi LC, Nikhil Akalwadi, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudenagudi, Yuxuan Jiang, Chengxi Zeng, Tianhao Peng, Fan Zhang, David Bull Wei Zhou, Linfeng Li, Hongyu Huang, Hoyoung Lee, SangYun Oh, ChangYoung Jeong, Axi Niu, Jinyang Zhang, Zhenguo Wu, Senyan Qing, Jinqiu Sun, Yanning Zhang,
• Abstract要約: 本論では,NTIRE 2026による顔修復の課題について概説する。 この課題は、アイデンティティの一貫性を維持しながら、自然でリアルなアウトプットを生成することに焦点を当てている。 その目標は、知覚的品質とリアリズムのための最先端のソリューションを進化させることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.90649546111048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides a review of the NTIRE 2026 challenge on real-world face restoration, highlighting the proposed solutions and the resulting outcomes. The challenge focuses on generating natural and realistic outputs while maintaining identity consistency. Its goal is to advance state-of-the-art solutions for perceptual quality and realism, without imposing constraints on computational resources or training data. Performance is evaluated using a weighted image quality assessment (IQA) score and employs the AdaFace model as an identity checker. The competition attracted 96 registrants, with 10 teams submitting valid models; ultimately, 9 teams achieved valid scores in the final ranking. This collaborative effort advances the performance of real-world face restoration while offering an in-depth overview of the latest trends in the field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NTIRE 2026による現実の顔修復の課題について概説し,提案手法とその結果について述べる。 この課題は、アイデンティティの一貫性を維持しながら、自然でリアルなアウトプットを生成することに焦点を当てている。 その目標は、計算資源やトレーニングデータに制約を加えることなく、知覚的品質とリアリズムのための最先端のソリューションを進化させることである。 画像品質評価(IQA)スコアを用いて評価を行い、IDチェッカーとしてAdaFaceモデルを用いる。 96人の登録者が参加し、10チームが有効なモデルを提出し、最終的に9チームが最終ランキングで有効なスコアを獲得した。 この共同作業は、現場の最新トレンドの詳細な概要を提供しながら、現実世界の顔復元のパフォーマンスを向上させる。

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