論文の概要: Towards High Fidelity Face Swapping: A Comprehensive Survey and New Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00883v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 03:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.445188
• Title: Towards High Fidelity Face Swapping: A Comprehensive Survey and New Benchmark
• Title（参考訳）: 高忠実な顔スワッピングに向けて - 包括的調査と新たなベンチマーク
• Authors: Qi Li, Weining Wang, Shuangjun Du, Bo Peng, Jing Dong, Kun Wang, Zhenan Sun, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: 顔交換のための総合的なサーベイとベンチマークを提示する。 CASIA FaceSwappingは、バランスの取れた人口分布と明示的な属性変動を持つ高品質なベンチマークである。 我々の研究は、より堅牢で制御可能な顔交換方法の開発を容易にするため、統一的な視点と原則付き評価フレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.225079538657496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face swapping has witnessed significant progress in recent years, largely driven by advances in deep generative models such as GANs and diffusion models.Despite these advances, existing methods remain fragmented across different paradigms, and their evaluation is highly inconsistent due to the lack of standardized datasets and protocols. Moreover, prior surveys primarily focus on broader deepfake generation or detection, leaving face swapping insufficiently studied as a standalone problem. In this paper, we present a comprehensive survey and benchmark for face swapping. We provide a structured review of existing methods, organizing them into five major paradigms and systematically analyzing their design principles, strengths, and limitations. To enable fair and controlled evaluation, we introduce CASIA FaceSwapping, a high-quality benchmark with balanced demographic distributions and explicit attribute variations, and establish standardized protocols to assess the robustness of different face swapping methods. Extensive experiments on representative approaches yield new insights into the performance characteristics and limitations of current techniques. Overall, our work provides a unified perspective and a principled evaluation framework to facilitate the development of more robust and controllable face swapping methods. More results can be found at https://github.com/CASIA-NLPRAI/face-swapping-survey.
• Abstract（参考訳）: 顔スワップは近年,GANや拡散モデルといった深層生成モデルの進歩によって大きく進歩している。これらの進歩にもかかわらず,既存の手法はさまざまなパラダイムで断片化されており,標準化されたデータセットやプロトコルが欠如しているため,その評価は極めて不整合である。 さらに、以前の調査は主により広範なディープフェイクの生成や検出に焦点を当てており、顔交換はスタンドアローンの問題として十分に研究されている。 本稿では,顔交換のための総合的なサーベイとベンチマークを提案する。 既存の手法について構造化されたレビューを行い、それらを5つの主要なパラダイムに整理し、設計原則、強み、限界を体系的に分析します。 公平かつ制御された評価を実現するため、バランスの取れた人口分布と明示的な属性変動を持つ高品質なベンチマークであるCASIA FaceSwappingを導入し、異なる顔スワッピング手法の堅牢性を評価するための標準化されたプロトコルを確立する。 代表的アプローチに関する広範な実験は、現在の技術の性能特性と限界に関する新たな洞察をもたらす。 全体として、我々の研究は、より堅牢で制御可能な顔交換方法の開発を容易にするため、統一的な視点と原則付き評価フレームワークを提供する。 さらなる結果はhttps://github.com/CASIA-NLPRAI/face-swapping-surveyで見ることができる。

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