本篇介紹一款開源的AI技術(shù)（2021年發(fā)布的），可以幫助你修復(fù)老舊照片，讓你重溫昔日美好瞬間！

在線免費(fèi)體驗(yàn)網(wǎng)站：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN

因?yàn)檫@個(gè)模型比較大，需要大量的計(jì)算資源，特別是GPU資源，而且還是免費(fèi)的，所以不知道什么時(shí)候會(huì)被關(guān)閉?，F(xiàn)在用的人少，所以這個(gè)在線體驗(yàn)還能免費(fèi)用。

什么是GFPGAN

實(shí)現(xiàn)該修復(fù)背后用的是GFPGAN算法。GFPGAN 是騰訊開源的人臉修復(fù)算法，它利用預(yù)先訓(xùn)練好的面部GAN（如StyleGAN2）中封裝的豐富和多樣的先驗(yàn)因素進(jìn)行盲臉(blind face) 修復(fù)，旨在開發(fā)用于現(xiàn)實(shí)世界人臉修復(fù)的實(shí)用算法。

https://github.com/TencentARC/GFPGAN

演示

挑選了一張老舊照片，看看修復(fù)效果如何。

特地挑了一張巨模糊的照片。

修復(fù)后的效果：

那么 GFP-GAN 如此強(qiáng)大的效果是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？研究人員受到 StyleGAN2 的啟發(fā)：

既然 GAN 已經(jīng)能生成如假亂真的圖片，那么它所包含的面部信息，是不是也能幫助人臉修復(fù)呢？由此，在 GFP-GAN 的模型框架中，主要用到了一個(gè)退化清除模塊和一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的 GAN 作為先驗(yàn)。

兩個(gè)模塊通過隱編碼映射和多個(gè)信道分割空間特征變化層（CS-SFT）連接。

訓(xùn)練過程中，首先要對(duì)低質(zhì)量人臉進(jìn)行降噪等粗處理，然后保留面部信息。

在保真度方面，研究人員引入了一個(gè)面部損失（ Facial Component Loss），判斷哪些細(xì)節(jié)需要提升保留，然后再用識(shí)別保留損失（Identity Preserving Loss）進(jìn)行修復(fù)。

最近大火的AI繪圖領(lǐng)域的Stable Diffusion也是用到了GFPGAN。參考下面的依賴包文件第六行 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/blob/master/requirements.txt