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TencentARC/GFPGAN 是一个旨在开发实用的算法用于真实世界人脸修复的项目。它利用预训练的人脸 GAN（如 StyleGAN2）中的丰富多样的先验知识进行 AI 人脸修复。
该项目提供了一些更新，包括增加了恢复前的推理代码、V1.4 模型和 V1.3 模型，以及与 Gradio 集成的 Huggingface Spaces 。此外，它还支持使用 Real-ESRGAN 增强非人脸区域（背景），并提供了不需要CUDA扩展的干净版本。用户可以通过下载预训练模型并使用提供的命令进行快速推理。此外，该项目还提供了其他相关项目的推荐和训练代码。
腾讯AI的研究人员提出了他们的新 GFP-GAN 模型,以在一次前向传递中实现真实性和保真度的良好平衡。该模型由退化去除模块和预先训练的人脸生成器组成。它们通过直接潜在代码映射连接到使用 CS SFT 层的粗到细通道。CS- SFT 对分割的特征执行空间调制,并让左侧的特征直接通过以更好地保存信息,从而允许所提出的方法结合生成先验,同时有效地重新训练高保真度。此外，研究人员在局部鉴别器中引入了面部成分损失,以进一步增强感知面部细节和身份保留增益，从而提高整体质量。
GFP-GAN 框架利用丰富多样的生成面部，然后在面部恢复中创建真实性和保真度的良好平衡。这是通过通道分割空间特征变换层实现的，能够在真实世界图像的准确性和泛化方面超越所有其他方法。广泛的比较证明了这种卓越的能力，它超越了之前所做的任何事情。
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