CanonSwap：高精度で一貫性のある動画顔交換のためのカノニカル空間モジュレーション

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CanonSwap：高精度で一貫性のある動画顔交換のためのカノニカル空間モジュレーション

CanonSwap：高精度で一貫性のある動画顔交換のためのカノニカル空間モジュレーション

CanonSwapは、動画における顔交換を高精度かつ一貫性を持って実現する技術を提案するリポジトリです。カノニカル空間モジュレーションと呼ばれる新しい手法を用い、異なる表情や角度の変化に対応しつつ、元の顔の特徴を忠実に保ちながら自然な顔交換を可能にします。この技術はICCV 2025で発表されており、高品質な動画編集や映像制作分野への応用が期待されます。現時点ではコードは準備中ですが、研究内容はarXivにて公開されています。

https://github.com/luoxyhappy/CanonSwap

概要

CanonSwapは、動画中の顔交換において高い忠実度と一貫性を実現することに特化した先進的な技術です。従来の顔交換技術は、静止画での品質は良くても動画になるとフレーム間の不連続性や不自然さが目立つことが課題でした。本リポジトリで紹介されるCanonSwapでは、「カノニカル空間モジュレーション」という新たなアプローチを採用。これにより、異なる角度や表情の変化を正確に捉えつつ、元の顔の特徴を保ったまま自然な動画顔交換を行うことが可能です。現在、ICCV 2025での発表論文として公開されており、今後コードの公開が予定されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 10
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 10
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 1
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 動画における顔交換の高忠実度かつ一貫性の実現
  • カノニカル空間モジュレーションによる表情・角度変化への対応
  • ICCV 2025で発表された最新の研究成果
  • コードは準備中だが、詳細な論文と実装方針が公開予定

技術的なポイント

CanonSwapの中核をなすのは「カノニカル空間モジュレーション」という手法です。カノニカル空間とは、顔の形状や表情の変化を正規化した統一的な空間を指します。従来の顔交換技術では、フレームごとの顔の向きや表情変化により生成品質が左右されやすく、動画全体での連続性が損なわれる問題がありました。

この問題に対し、CanonSwapは顔の特徴をカノニカル空間にマッピングし、その空間上でモジュレーション（調整）を行うことで、顔の角度や表情変化を抽象化・統一的に処理します。これにより、フレーム間での顔の位置・形状の変動が抑えられ、動画全体として自然で一貫性のある顔交換が可能になります。

実装面では、深層学習ベースの顔特徴抽出器と生成モデルを組み合わせることで、元映像の高解像度な顔のディテールを保持しつつ、新しい顔に置き換えます。また、動画処理に特有の時間的整合性を考慮した設計がなされているため、顔の揺らぎやフリッカーが抑制され、視覚的に違和感のない仕上がりを実現しています。

さらに、ICCV 2025で発表された論文には、複数の実験結果や比較評価が示されており、既存手法と比較して画質・安定性の両面で優位性が確認されています。現時点ではリポジトリ内にコードは未公開ですが、今後のリリースにより研究コミュニティや映像制作分野での応用が期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: リポジトリの概要説明および引用情報

まとめ

高品質な動画顔交換技術として注目される先進的な研究成果。

リポジトリ情報：