GFP-GAN论文阅读笔记
题目:Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior
翻译:《面向现实世界的生成性人脸先验盲复原》
解决的问题:
如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识,复原人脸图像
提出:GFP-GAN。其包含了一个退化去除模块 和预训练的人脸GAN作为人脸先验。通过直接的潜在代码映射和几个通道分割空间特征变换(CS-SFT)层以从粗到精方式连接。
贡献:
提出了一种新颖的GFP-GAN框架,该框架具有精巧的架构设计,并能融合人脸生成先验。带有CS-SFT层的GFP-GAN在一次正向传递中实现了保真度和纹理忠实度之间的良好平衡。
网络框架
第一步:退化去除模块。基于Unet网络。用于提取清晰潜在特征 F_latent 和 不同分辨率空间特征F_spatial。
第二步:生成式人脸先验和潜在特征匹配。将潜在特征F_latent匹配到中间潜在编码W ,该编码W 用于从可学习的人脸GAN分布中检索最相近的人脸特征F_GAN;然后,能够用GAN特征获得生成式人脸先验 F_prior
第三步:通道分割的空间特征转换。利用第二步的先验特征 F_prior和第一步的不同分辨率空间特征F_spatial生成高清图像。
但是这种方法难以在真实性和保真度之间达到好的平衡;因此本文将先验特征分解为身份特征部分(用于保留)以及变换特征部分(用于特征调制),采用以下的形式进行求解:
损失函数:
1 重构损失:图像像素级重构以及VGG层次的感知loss重构
2 对抗损失
3 人脸成分损失 鉴别损失+特征样式损失
( 1)鉴别损失:首先使用ROI对齐裁剪感兴趣的区域,对于每个区域,我们训练单独的小型局部鉴别器来区分恢复成分是否真实,从而使生成的面部成分接近自然的面部成分分布
(2)特征样式损失:尝试匹配真实和恢复的面片的Gram矩阵统计
4 人脸身份loss: 采用了预训练人脸识别ArcFace模型
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