ReSem-Face

新的扩散模型框架通过身份保持增强人脸修复

研究人员开发了一个名为ReSem-Face的新扩散模型框架，以改进人脸修复，特别是在处理大遮挡和冲突文本指导时。这种级联扩散方法包含一个显式的身份条件语义先验，使用多个参考图像来提炼身份特征。该框架通过多流条件架构指导扩散过程，增强语义约束并稳定身份重建。在CelebAHQ-IDI-5和VGGFace2数据集上的实验表明，ReSem-Face在严重遮挡下保持身份和改进文本控制编辑方面优于现有方法。