論文の概要: IConFace: Identity-Structure Asymmetric Conditioning for Unified Reference-Aware Face Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02814v1
• Date: Mon, 04 May 2026 16:49:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.418454
• Title: IConFace: Identity-Structure Asymmetric Conditioning for Unified Reference-Aware Face Restoration
• Title（参考訳）: IConFace: Unified Reference-Aware Face RestorationのためのIdentity-Structure Asymmetric Conditioning
• Authors: Axi Niu, Jinyang Zhang, Senyan Qing,
• Abstract要約: ブラインドフェース修復は、深刻な劣化の下で高度に悪化する。 同一のアイデンティティ参照は、この曖昧さを減少させるが、ミスマッチしたポーズ、表現、照明、年齢、化粧、または局所的な顔の状態は、参照の過剰な使用につながる可能性がある。 textbfIConFaceは、ID構造非対称条件付き統一参照認識および非参照フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7652581048436864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blind face restoration is highly ill-posed under severe degradation, where identity-critical details may be missing from the degraded input. Same-identity references reduce this ambiguity, but mismatched pose, expression, illumination, age, makeup, or local facial states can lead to overuse of reference appearance. We propose \textbf{IConFace}, a unified reference-aware and no-reference framework with identity--structure asymmetric conditioning. References are distilled into a norm-weighted global AdaFace identity anchor for image-only modulation, while the degraded image is reinforced as the spatial structure anchor through low-rank residuals and block-wise degraded cross-attention with two-route memory. The resulting single checkpoint exploits references when available and falls back to no-reference restoration when absent, improving identity consistency, fine-detail recovery, and degraded-only restoration quality in a unified model.
• Abstract（参考訳）: ブラインドフェース修復は、深刻な劣化の下で高度に悪化しており、そこでは、劣化した入力からアイデンティティクリティカルな詳細が欠落している可能性がある。 同一のアイデンティティ参照は、この曖昧さを減少させるが、ミスマッチしたポーズ、表現、照明、年齢、化粧、または局所的な顔の状態は、参照の過剰な使用につながる可能性がある。 我々は、ID-構造非対称条件付き統一参照認識および非参照フレームワークである \textbf{IConFace} を提案する。 参照は、画像のみの変調のための標準重み付きグローバルなAdaFaceアイデンティティアンカーに蒸留される一方、劣化した画像は、低ランク残差と2ルートメモリによるブロックワイドのクロスアテンションを介して空間構造アンカーとして強化される。 結果として得られたシングルチェックポイントは、利用可能時に参照を悪用し、不在時に参照なしの復元にフォールバックし、アイデンティティの一貫性を改善し、詳細なリカバリを行い、統一されたモデルにおける劣化のみの復元品質を向上する。

関連論文リスト

• TimeWeaver: Age-Consistent Reference-Based Face Restoration with Identity Preservation [24.354251784441217]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-24T01:48:27Z)
• MeInTime: Bridging Age Gap in Identity-Preserving Face Restoration [24.354251784441217]
  MeInTimeは拡散ベースの顔復元手法で、参照ベースの復元を同年齢から異年齢まで拡張する。 劣化した入力に対応する年齢プロンプトとともに1つまたは数個の参照画像が与えられた場合、MeInTimeはアイデンティティの忠実さと年齢の一貫性の両方で忠実な復元を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-19T09:11:07Z)
• Beyond Inference Intervention: Identity-Decoupled Diffusion for Face Anonymization [55.29071072675132]
  顔の匿名化は、非同一性属性を保持しながら、識別情報を隠蔽することを目的としている。 トレーニング中心の匿名化フレームワークである textbfIDsuperscript2Face を提案する。 IDtextsuperscript2Faceは、視覚的品質、アイデンティティの抑制、ユーティリティ保存において、既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-28T09:28:12Z)
• RefSTAR: Blind Facial Image Restoration with Reference Selection, Transfer, and Reconstruction [75.00967931348409]
  本稿では,参照選択,移動,再構成を考慮した新しいブラインド顔画像復元手法を提案する。 種々のバックボーンモデルによる実験は優れた性能を示し、より優れたアイデンティティ保存能力と参照特徴伝達品質を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-14T16:50:29Z)
• Reference-Guided Identity Preserving Face Restoration [54.10295747851343]
  顔のアイデンティティを保存することは、拡散に基づく画像復元において重要な課題である。 本稿では,顔の復元とアイデンティティの保存を改善するために,参照顔の有用性を最大化するための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T02:46:34Z)
• iFADIT: Invertible Face Anonymization via Disentangled Identity Transform [51.123936665445356]
  顔の匿名化は、個人のプライバシーを保護するために顔の視覚的アイデンティティを隠すことを目的としている。 Invertible Face Anonymization の頭字語 iFADIT を Disentangled Identity Transform を用いて提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T10:08:09Z)
• RestorerID: Towards Tuning-Free Face Restoration with ID Preservation [18.022455458259305]
  本研究では,顔修復時のID保存を取り入れたRestorerIDというチューニング不要な手法を提案する。 そこで本研究では,ID注入とベースブラインド顔復元モデルを組み合わせた統合フレームワークを提案する。 Celeb-Refデータセットと実世界のシナリオの実験結果から、RestorerIDはID保存による高品質な顔復元を効果的に実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T13:50:25Z)
• Learning Dual Memory Dictionaries for Blind Face Restoration [75.66195723349512]
  最近の研究は、主に2つの側面、すなわち、ジェネリックと特定の修復を別々に扱う。 本稿では,2つの辞書を通したジェネリックおよび特定の特徴を明示的に記憶することでDMDNetを提案する。 CelebRef-HQと呼ばれる新しい高品質なデータセットは、高解像度空間における特定の顔復元の探索を促進するために構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T01:55:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。