論文の概要: ReAge3D: Re-Aging 3D Faces with View Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18156v1
- Date: Tue, 16 Jun 2026 16:56:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.558999
- Title: ReAge3D: Re-Aging 3D Faces with View Consistency
- Title（参考訳）: ReAge3D:ビュー一貫性を備えた3D顔の再編集
- Authors: Libing Zeng, Li Ma, Mingming He, Ning Yu, Paul Debevec, Nima Khademi Kalantari,
- Abstract要約: 現実的で制御可能な3次元顔再構成のための新しいフレームワークを提案する。
本手法は,既存の3次元編集技術よりも視覚的,定量的に優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.665108404343245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a novel framework for realistic and controllable 3D face re-aging which produces highly detailed, identity-preserving results. Existing 3D editing methods, while effective for coarse semantic changes, are not well suited for re-aging, as even small inconsistencies across re-aged 2D views can lead to over-smoothing of subtle but perceptually important age-related details. To address this challenge, we first introduce a 2D diffusion-based re-aging model, DiffReaging, trained on synthetically generated image pairs. We further propose a center-out editing propagation strategy that leverages this re-aging model to reconstruct multi-view-consistent re-aged images. Specifically, starting from a re-aged frontal pivot view, we reconstruct the remaining views through warping and our proposed Masked-DiffReaging process. By injecting existing content at every step of the diffusion process, Masked-DiffReaging ensures that the reconstructed regions remain coherent with existing pixels. The resulting consistent set of re-aged views supervises the optimization of the re-aged 3D representation. Our method outperforms existing 3D editing techniques both visually and quantitatively, enabling smooth, fine-grained control over age transformations in 3D face models.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的で制御可能な3次元顔再構成のための新しいフレームワークを提案する。
既存の3D編集方法は、粗いセマンティックな変化に効果があるが、再老化には適していない。
この課題に対処するために,我々はまず,合成画像対に基づいて訓練された2次元拡散に基づく再老化モデルDiffReagingを導入する。
さらに、この再老化モデルを利用して、マルチビュー一貫性のある再老化画像の再構成を行うセンターアウト編集伝搬戦略を提案する。
具体的には、再老化した正面方向のピボットビューから、ワープと提案したMasked-DiffReagingプロセスを通して、残りのビューを再構築する。
Masked-DiffReagingは拡散過程のすべてのステップで既存のコンテンツを注入することで、再構成された領域が既存のピクセルと一致し続けることを保証します。
結果として、一貫した再老化ビューは、再老化した3D表現の最適化を監督する。
本手法は既存の3次元編集技術よりも視覚的・定量的に優れており,3次元顔モデルにおける年齢変化のスムーズかつきめ細かな制御を可能にする。
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