从这个样本构造的过程也可以看出,GFP-GAN 是一种无监督或者是自监督的训练模型,其不需要人工的标注数据。除此之外,我们在色彩增强训练中添加色彩抖动。下图是图像模型在三个真实世界数据集的定性比较,通过放大以获得最佳视图: 2.GFP-GAN 架构 GFP-GAN 模型主要用到了一个 退化清除模块,其引入了 面部恢复损失和一...
针对这个问题,腾讯PCG的应用研究中心ARC实验室提出了GFP-GAN模型,利用封装在预训练面部GAN中的丰富多样的先验信息进行盲面部修复。这种生成性面部先验模型(Generative Facial Prior, GFP)通过空间特征变换层被纳入到面部恢复过程中,这使得该方法能够实现真实性和保真度的良好平衡。 并且得益于强大的通用面部先验和精细设计,...
Hugging Face Gradio演示 GFPGAN的模型版本 GFPGAN目前提供了多个版本的模型,各有特点: V1.3: 最新版本,生成结果更自然,对低质量和高质量输入都有良好效果。 V1.2: 输出更锐利,带有美颜效果。 V1: 论文原始模型,带有颜色修正功能。 用户可以根据具体需求选择合适的模型版本。 GFPGAN的训练 GFPGAN提供了完整的训练...
既然GAN已经能生成如假乱真的图片,那么它所包含的面部信息,是不是也能帮助人脸修复呢? 由此,在GFP-GAN的模型框架中,主要用到了一个退化清除模块和一个预训练的GAN作为先验。 两个模块通过隐编码映射和多个信道分割空间特征变化层(CS-SFT)连接。 训练过程中,首先要对低质量人脸进行降噪等粗处理,然后保留面部信息。
一、GFPGAN模型概述 GFPGAN是在EDSR、RCAN等经典SR模型的基础上发展而来的,它结合了多种先进技术,如注意力机制、残差连接、归一化技巧等,以提高模型的性能。此外,GFPGAN还采用了对抗性训练策略,通过引入判别器来指导生成器的训练,从而生成更加真实、自然的超分辨率图像。 二、实现细节分析 网络结构:GFPGAN的网络结构...
GFPGAN是一种基于生成对抗网络的超分辨率模型,其架构包括生成器和判别器两部分。生成器负责将低分辨率图像转换为高分辨率图像,而判别器则用于判断生成的高分辨率图像是否真实。通过生成器和判别器之间的对抗训练,GFPGAN可以学习到从低分辨率到高分辨率的映射关系。 GFPGAN的生成器采用了改进的残差网络(Residual Network, ...
二、模型搭建流程 1.创建实例 进入算家云平台的“应用社区”，点击搜索或者找到"GFPGAN"点击“创建应用”即可进入“租用实例'页面，并自动匹配模型，选择 3060 卡，点击创建即可创建实例 也可以点击“专业创建”自己自主选择GPU型号:2.运行模型 因为本项目没有UI界面，所以需要自行在文件夹中存取图片：在实例启动界面...
GFP-GAN 进行真实世界盲人脸复原。面部先验知识隐含在像 StyleGAN 这样经过训练的面部 GAN 模型中。这些面部GAN模型可以生成具有各种各样的面孔,可以生成多种脸型、多种肤色、纹理特征的面部。 这里的难点涉及到将这些生成的先验纳入修复过程。在过去,研究通常使用 GAN inversion方法来恢复。在这个过程中,退化的图像首先...
GFP-GAN 模型主要用到了一个 退化清除模块,其引入了 面部恢复损失和一个预训练的 GAN 作为先验。二者通过 Channel-Split SFT 进行桥接。训练过程由 3 类 Loss 混合控制: ◆ Adversarial Loss -中间恢复 Loss 消除复杂退化 ◆ Facial Component Loss - 面部成分 Loss 增强面部细节 ...
1 模型结构 GFP-GAN利用丰富和多样化的先验封装在预训练的脸GAN盲脸恢复。通过空间特征变换层,将生成式面部先验(GFP)融合到人脸恢复过程中,使人脸恢复过程更容易实现 论文说,之前的研究GAN中,通常产生的图像保真度较低,因为低维潜在码不足以指导准确还原。