APPLE: Rotulagem Pseudo-Atributo-Preservante para Troca de Rosto Baseada em Difusão
Imagem gerada por Gemini AI
Pesquisadores desenvolveram o APPLE (Atribuição de Preservação de Pseudo-Rótulos), um novo método de troca de rostos que aprimora a transferência de identidade ao mesmo tempo em que mantém atributos essenciais, como iluminação e maquiagem. Ao tratar a troca de rostos como uma tarefa de desfoque condicional e utilizar um framework de professor-aluno para uma supervisão mais eficaz, o APPLE entrega resultados fotorrealistas e estabelece um novo padrão na preservação de atributos.
APPLE: Um Avanço na Tecnologia de Troca de Rosto Baseada em Difusão
Pesquisadores revelaram uma nova estrutura de troca de rosto chamada APPLE (Atributo-Preservando Pseudo-Rotulagem), projetada para melhorar tanto a transferência de identidade quanto a preservação de atributos na manipulação digital de rostos. Essa nova abordagem aborda desafios de longa data, especialmente a falta de verdade real em trocas de rosto, que historicamente prejudicou a qualidade dos resultados.
Principais Inovações do APPLE
APPLE introduz uma estrutura de professor-aluno que aproveita a supervisão de pseudo-rotulagem consciente de atributos para melhorar a fidelidade dos atributos. A estrutura reformula o processo de troca de rosto como uma tarefa condicional de desfoque, permitindo uma preservação mais precisa de atributos como iluminação e tom de pele.
- Estrutura Professor-Aluno: Utiliza uma abordagem de aprendizado dual para produzir tripletas pseudo de alta qualidade, fornecendo ao modelo aluno supervisão direta para a troca de rosto.
- Desfoque Condicional: Reformula a tarefa para reter melhor atributos específicos do alvo durante o processo de transferência de identidade.
Esses avanços permitem que o APPLE atinja desempenho de ponta tanto na transferência de identidade quanto na preservação de atributos, resultando em saídas mais fotorrealistas. A capacidade da estrutura de produzir pseudo-rotulagens de alta qualidade impacta diretamente a qualidade das imagens com rostos trocados, tornando-se uma contribuição significativa para o campo.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2601.15288v1
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