GFPGAN人脸修复算法

GFPGAN 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。

关键点

• 研究人员使用丰富多样的面部先验进行面部修复。
• 提出的具有 CS-SFT 层的 GFPGAN 在一次前向传递中实现了保真度和纹理忠实度的良好平衡。
• 根据本文所提出的方法在合成数据集和真实世界数据集上的性能都优于现有技术。