Video Face Re-Aging: Toward Temporally Consistent Face Re-Aging
作者: Abdul Muqeet, Kyuchul Lee, Bumsoo Kim, Yohan Hong, Hyungrae Lee, Woonggon Kim, KwangHee Lee
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM
发布日期: 2023-11-20 (更新: 2024-03-14)
备注: 28 pages, 11 figures, 11 tables, Project page: https://video-reaging.github.io/
💡 一句话要点
提出视频人脸再衰老方法以解决时间一致性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 视频人脸再衰老 时间一致性 合成数据集 年龄转换 评估指标
📋 核心要点
- 现有的人脸再衰老方法通常忽视视频帧之间的时间一致性，导致转换效果不理想。
- 本文提出了一个新颖的合成视频数据集，并设计了基线架构来验证其有效性，同时开发了评估时间一致性的指标。
- 在公共数据集上的实验结果显示，所提方法在年龄转换准确性和时间一致性方面均优于现有方法。
📝 摘要（中文）
视频人脸再衰老旨在改变视频中人物的表观年龄，但由于缺乏保持身份和年龄时间一致性的配对视频数据集，这一问题十分具有挑战性。现有方法通常独立处理每一帧图像，未能考虑视频的时间一致性。为了解决这些问题，本文提出了一个新颖的合成视频数据集，涵盖了不同年龄段的受试者，并设计了基线架构以验证数据集的有效性。此外，开发了专门用于评估视频再衰老技术时间一致性的指标。实验结果表明，所提方法在年龄转换准确性和时间一致性方面优于现有方法，用户研究中，48.1%的参与者偏好于老年方向的时间一致性，39.3%偏好于年轻方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视频人脸再衰老中的时间一致性问题。现有方法多为逐帧处理，未能有效保持身份和年龄的一致性，导致转换效果不佳。
核心思路：提出一个新颖的合成视频数据集，涵盖多样的年龄群体，并设计基线架构以验证数据集的有效性，同时开发专门的评估指标以衡量时间一致性。
技术框架：整体架构包括数据集构建、基线模型设计和时间一致性评估三个主要模块。数据集通过合成技术生成，基线模型用于验证数据集的有效性，评估模块则专注于时间一致性指标的开发。
关键创新：最重要的创新在于构建了一个多样化的合成视频数据集，并提出了针对时间一致性的评估指标，这与现有方法的单帧处理方式形成了鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化年龄转换效果，并通过多层网络结构增强了模型的表达能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在年龄转换准确性和时间一致性方面均显著优于现有方法。在用户研究中，48.1%的参与者选择了老年方向的时间一致性，39.3%选择了年轻方向，显示出该方法在用户偏好上的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括影视制作、社交媒体内容生成以及虚拟现实等。通过实现时间一致性的人脸再衰老技术，可以在这些领域中创造更自然的视觉效果，提升用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Video face re-aging deals with altering the apparent age of a person to the target age in videos. This problem is challenging due to the lack of paired video datasets maintaining temporal consistency in identity and age. Most re-aging methods process each image individually without considering the temporal consistency of videos. While some existing works address the issue of temporal coherence through video facial attribute manipulation in latent space, they often fail to deliver satisfactory performance in age transformation. To tackle the issues, we propose (1) a novel synthetic video dataset that features subjects across a diverse range of age groups; (2) a baseline architecture designed to validate the effectiveness of our proposed dataset, and (3) the development of novel metrics tailored explicitly for evaluating the temporal consistency of video re-aging techniques. Our comprehensive experiments on public datasets, including VFHQ and CelebA-HQ, show that our method outperforms existing approaches in age transformation accuracy and temporal consistency. Notably, in user studies, our method was preferred for temporal consistency by 48.1\% of participants for the older direction and by 39.3\% for the younger direction.