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2025-03-06 更新
Zero-Shot Head Swapping in Real-World Scenarios
Authors:Sohyun Jeong, Taewoong Kang, Hyojin Jang, Jaegul Choo
With growing demand in media and social networks for personalized images, the need for advanced head-swapping techniques, integrating an entire head from the head image with the body from the body image, has increased. However, traditional head swapping methods heavily rely on face-centered cropped data with primarily frontal facing views, which limits their effectiveness in real world applications. Additionally, their masking methods, designed to indicate regions requiring editing, are optimized for these types of dataset but struggle to achieve seamless blending in complex situations, such as when the original data includes features like long hair extending beyond the masked area. To overcome these limitations and enhance adaptability in diverse and complex scenarios, we propose a novel head swapping method, HID, that is robust to images including the full head and the upper body, and handles from frontal to side views, while automatically generating context aware masks. For automatic mask generation, we introduce the IOMask, which enables seamless blending of the head and body, effectively addressing integration challenges. We further introduce the hair injection module to capture hair details with greater precision. Our experiments demonstrate that the proposed approach achieves state-of-the-art performance in head swapping, providing visually consistent and realistic results across a wide range of challenging conditions.
随着媒体和社交网络中对个性化图像需求的增长，需要更先进的换头技术，这种技术需要将头像与身体图像结合。然而，传统的换头方法严重依赖于以面部为中心的裁剪数据，主要使用正面面部视图，这在现实世界的应用中限制了其有效性。此外，他们设计的遮罩方法旨在指示需要编辑的区域，虽然这种类型的数据集可以优化处理效果，但在复杂情况下实现无缝融合时遇到困难，例如当原始数据包括超出遮罩区域的长发等特征时。为了克服这些局限性并在各种复杂场景中提高适应性，我们提出了一种新型的换头方法HID，该方法对于包括整个头部和上半身在内的图像具有鲁棒性，可以处理从正面到侧面的视图，并自动生成上下文感知遮罩。为了自动生成遮罩，我们引入了IOMask技术，能够实现头部和身体的无缝融合，有效解决集成挑战。我们还进一步引入了头发注入模块，以更精确地捕捉头发细节。我们的实验表明，该方法在换头术中达到了最先进的性能，在广泛的复杂条件下提供了视觉一致且逼真的结果。
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PDF CVPR’25
Summary
随着媒体和社交网络中对个性化图像需求的增长，对高级换头技术（即将头部图像与身体图像相结合）的需求也随之增加。然而，传统的换头方法主要依赖于以面部为中心的裁剪数据，并主要关注正面视角，这在现实应用中的效果有限。本文提出了一种新型的换头方法HID，该方法能够应对包含整个头部和上半身的图像，并适应从正面到侧面的各种视角，同时自动产生上下文感知掩膜。此外，还引入了IOMask来实现头部和身体的无缝融合，以及头发注入模块来更精确地捕捉头发细节。实验表明，该方法在换头技术上达到了业界领先水平，能够在各种具有挑战性的条件下生成视觉一致且逼真的结果。
Key Takeaways
- 随着媒体和社交网络中对个性化图像需求的增长，对高级换头技术的需求增加。
- 传统换头方法依赖面部中心裁剪数据和正面视角，现实应用效果有限。
- 新型换头方法HID能够适应整个头部和上半身的图像，以及从正面到侧面的各种视角。
- HID自动产生上下文感知掩膜，实现头部和身体的无缝融合。
- IOMask的引入进一步提高了头部和身体的融合效果。
- 头发注入模块能够更精确地捕捉头发细节。
- 实验表明，HID方法在换头技术上达到业界领先水平，能够在各种条件下生成逼真的结果。
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