TimeWeaver：面向跨年龄参考的年龄一致身份保持参考基面脸部修复
计算机视觉与模式识别
2026-03-25 v1
摘要
近期的面脸修复进展正从视觉保真度转向身份保真度，这推动了从无参考到参考基的方法范式转变，这些方法以相同人的参考图像为条件来指导修复。然而，这些方法假设参考图像与受损输入在年龄上对齐。当仅可获得跨年龄参考图像时（如历史修复或失踪人员查找），这些方法会无法保持年龄保真度。为此，我们提出TimeWeaver——首个支持跨年龄参考的参考基面脸修复框架。给定任意参考图像和目标年龄提示，TimeWeaver 可生成既保持身份保真度又实现年龄一致性的修复结果。具体而言，我们在训练和推理期间解耦身份和年龄条件。训练期间，模型通过将全局身份嵌入与通过基于转换器的 ID-Fusion 模块融合的抑制年龄的面部标记来学习年龄稳健的身份表示。在推理期间，两个无训练技术——年龄感知梯度引导和标记靶向注意力提升——引导采样朝向所需年龄语义，以实现对目标年龄提示的精确遵循。广泛的实验表明，TimeWeaver 在视觉质量、身份保持和年龄一致性方面均优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2603.22701,
title = {TimeWeaver: Age-Consistent Reference-Based Face Restoration with Identity Preservation},
author = {Teer Song and Yue Zhang and Yu Tian and Ziyang Wang and Xianlin Zhang and Guixuan Zhang and Xuan Liu and Xueming Li and Yasen Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.22701},
year = {2026}
}
备注
This is an improved version based on arXiv:2603.18645