拡散モデルによる顔画像の再構成と動画圧縮への応用

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タイトル別名
  • Face Reenactment with Diffusion Model and Its Application to Video Compression

抄録

<p>情報技術の発展により、高容量の画像、動画の利用が一般的になった。ただしHDDなど記憶デバイスの容量や通信帯域は有限であり、圧縮の必要性はこれまでも議論されてきた。ルールベースの圧縮に加え近年ではGANなど深層学習ベースの圧縮手法も提案されている。既存のFaR-GANによれば、ある人物の顔画像と表情を表す68点の座標データからその表情を持つ顔画像が再構成でき、高い圧縮率を実現できる。 しかし、このような既存手法では再構成の精度、動画にした際のフレーム間の滑らかさに課題がある。本研究では拡散モデルを再帰的に用いて前のフレームからの再構成を行うことで、拡散モデルベースの顔画像の再構成における人物特定と表情生成のトレードオフを抑えつつ、フレーム間を滑らかに表現する手法を提案する。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390859758174690944
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2023.0_3d5gs203
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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