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From Cradle to Cane: A Two-Pass Framework for High-Fidelity Lifespan Face Aging

Created by
  • Haebom

作者

Tao Liu, Dafeng Zhang, Gengchen Li, Shizhuo Liu, Yongqi Song, Senmao Li, Shiqi Yang, Boqian Li, Kai Wang, Yaxing Wang

概要

Cradle2Caneは、コンピュータビジョン分野の重要な課題である顔の老化の問題を解決するために提案された新しいフレームワークです。このフレームワークは、数段階のテキスト画像(T2I)拡散モデルに基づいています。重要な課題である年齢の正確さとアイデンティティの維持を調和させるために、Cradle2Caneは2段階のプロセスを経ます。最初のステップでは、適応型ノイズ注入(AdaNI)メカニズムを使用して年齢の精度を高め、2番目のステップではSVR-ArcFaceとRotate-CLIPを活用したIDEmbを介してアイデンティティの維持を強化します。 CelebA-HQデータセットを使用した実験結果は、Cradle2Caneが従来の方法よりも年齢精度とアイデンティティを維持する点で優れていることを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
AdaNIメカニズムを使用して年齢変換の柔軟性を確保し、年齢精度を向上させます。
2種類のidentity-aware embeddings(IDEmb)を使用してアイデンティティの保存を強化します。
2つのステップをエンドツーエンドの方法で共同学習し、パフォーマンスを最大化します。
Face ++およびQwen-VLプロトコルを使用して客観的な評価を実行します。
Limitations:
詳細Limitationsは論文に記載されていません。 (論文内容の要約のみ提示)
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