标签引导的人脸美化还原
计算机视觉与模式识别
2025-06-23 v2
摘要
随着社交媒体平台和美化工具的流行，越来越多的人对人脸照片进行美化处理，这对需要照片真实性的领域构成了挑战。为了解决此问题，一些研究提出了化妆 Removal 方法，但无法恢复涉及美化引起的几何变形的图像。为解决人脸美化还原问题，本文提出了名为 Re-Face 的框架，包含三个组件：人脸美化检测器、称为 FaceR 的图像还原模型，以及称为分层自适应实例归一化 (H-AdaIN) 的颜色校正模块。FaceR 可利用人脸美化检测器生成的标签作为引导，恢复被美化的人脸图像。随后，使用 H-AdaIN 进行颜色校正，以解决颜色偏移问题。实验结果表明，我们的框架及各模块的有效性。
引用
@article{arxiv.2404.14177,
title = {Label-guided Facial Retouching Reversion},
author = {Guanhua Zhao and Yu Gu and Xuhan Sheng and Yujie Hu and Jian Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.14177},
year = {2025}
}
备注
ICME2025 Oral