基于扩散模型的同身份人脸替换方法
原文：PicturePerfect: Diffusion-based Same-identity Facial Replacement
随着扩散模型在计算机视觉领域日益成功，我们探索了其在照片中同身份人脸替换方面的潜力。具体而言，我们提出了一种基于扩散的方法，构建在预训练的文本到图像模型之上，以人物肖像图像和同一人的第二张参考图像（可能在不同条件下拍摄）作为输入。目标是将输入人脸无缝替换为参考人脸，同时保持背景不变。令人惊讶的是，尽管这一任务具有明确的现实实用性，近期发表的工作中尚无直接针对这一特定场景下人脸替换的研究。为支持这一目标，我们构建了一个大型图像对数据集，描绘同一人在不同面部表情和姿态下的图像。实验结果表明，我们的方法比现有的人脸重现模型产生更逼真、身份更一致的结果。作者：Manik Dhingra, Yashesh Savani, Mahesh Reddy, Antoine Mercier, Jiahe Liu 类别：cs.CV