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2025-03-22 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，主要面向正面视角，这在现实世界的实际应用中限制了其有效性。此外，他们的遮罩方法是为了指示需要编辑的区域而设计的，虽然对这种类型的数据集进行了优化，但在复杂情况下实现无缝融合却非常困难，例如当原始数据包括超出遮罩区域的长头发等特征时。为了克服这些限制并在各种复杂场景中提高适应性，我们提出了一种新颖的换头方法HID，它对包括整个头部和上半身的图像具有鲁棒性，能够处理从正面到侧面的视图，并自动生成上下文感知遮罩。对于自动遮罩生成，我们引入了IOMask，它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，所提出的方法在换头方面达到了最先进的性能，在多种具有挑战性的条件下提供了视觉一致性和逼真的结果。
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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，需要更先进的换头技术，即将头部图像中的整个头部与身体图像中的身体部分集成在一起。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，并且主要是正面视角，这在现实世界的实际应用中限制了其有效性。本文提出了一种新的换头方法HID，它适用于包括整个头部和上半身的图像，从正面到侧面视角都能处理，并可以自动产生上下文感知的掩膜。通过引入IOMask，实现了头部和身体的无缝融合，有效解决了集成挑战。还引入了头发注入模块，以更精确地捕捉头发细节。实验表明，该方法在换头术中达到了最先进的性能，在多种具有挑战性的条件下都能提供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，需要更先进的换头技术。
- 传统换头方法主要依赖于面部为中心的裁剪数据，并且在现实世界的实际应用中存在局限性。
- 新提出的HID方法适用于包括整个头部和上半身的图像，并能处理从正面到侧面的视角。
- HID方法可以自动产生上下文感知的掩膜，实现头部和身体的无缝融合。
- IOMask的引入使得头部和身体的融合更加自然，解决了集成挑战。
- 头发注入模块的引入提高了捕捉头发细节的精确度。
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