GFPGAN 腾讯出品ARC利用GAN人脸五官复原效果惊艳 AI老旧照片修复上色工具支持本地部署搭建

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GFPGAN 腾讯出品ARC利用GAN人脸五官复原效果惊艳 AI老旧照片修复上色工具支持本地部署搭建

GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blind face) 修复，可以对老照片进行很好的修复。

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人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务，因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验，来指导人脸复原的任务。
真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验, 并且取得了较好的效果。常见的人脸先验有两类：

几何人脸先验, 比如人脸关键点、人脸分割图、人脸热力图。然而从低质量的图片中很难取得比较准确的几何信息。此外, 它们很难提供纹理方面的信息。
参考图，即从数据库中取得相同或者相似的人脸作为参考 (Reference) 来复原。但是这样的高质量的参考图在实际中很难获取。ECCV20 提出的 DFDNet 工作进一步构建了一个人脸五官的字典来作为参考, 它可以取得更好的效果, 但是会受限于字典的容量, 而且只考虑了五官, 没有考虑整个脸。

与此同时, 生成对抗网络 GAN 的蓬勃发展, 特别是 StyleGAN2 能够生成足够以假乱真的人脸图像给来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提供了一个思路: 是否可以利用包含在人脸生成模型里面的「知识」来帮助人脸复原呢?

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