女神青涩时纤毫毕现！腾讯AI修复照片火上GitHub热榜第一

包浆老图立刻清晰到头发丝是一种怎样的体验。

看这明亮的眼眸，清晰的发丝，原本模糊的人像立刻添了几分灵动:

时间更久远的历史名人照片也能搞定。

鲁迅先生年轻时意气风发的模样，被还原地淋漓尽致:

图灵的这张修复就更厉害了，不仅眼神更加锐利，头发，眉毛等细节都被完美还原了出来:

这么方便的修复神器，立刻引来了广大网友的围观和试玩。

不少人都用自己童年时低像素的照片来试验，这效果仿佛十几年前的自己就站在眼前了:

已经糊到包浆的照片也能秒变人像大片，这feel立刻就来了~

多人合照修复也都是小case，这效果让网友们直呼惊到了惊到了。。

这就是已经多日霸占GitHub热榜第一的AI修复项目:GFP—GAN，Star数高达8400。

最近，它在网上又掀起了一股老照片修复热潮，让人们争相试玩！

而这一项目由腾讯PCG ARC实验室提出，其相关论文已被CVPR2021收录。

现在，就让我们赶紧来体验一下它的神奇之处吧。

Demo试玩

GFP—GAN可通过Colab，Hugging Face或本地运行代码进行试玩。

我们今天是在Hugging Face网页端体验。

比如我们上传一张的照片，得到的效果就是这样:

而且它还会自动摆正人脸。

让人惊喜的是，遇到人像戴眼镜的情况，GFP—GAN甚至连镜片反光都能高清化处理。

u1s1，修复后的效果完全看不出是几十年前的照片啊！

就连齐天大圣孙悟空的猴脸，对于GFP—GAN而言也是so easy，并且对光线的修复效果格外突出。

并且修复中也不会过度磨皮，人脸上自然的皱纹也全部精细展现。

用GAN修复人像

那么GFP—GAN如此强大的效果是怎么实现的呢。

研究人员受到StyleGAN2的启发:

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。

在保真度方面，研究人员引入了一个面部损失，判断哪些细节需要提升保留，然后再用识别保留损失进行修复。

一作师从汤晓鸥教授

本文论文一作是Xintao Wang，他是腾讯 ARC 实验室的研究员。近日，人工智能(AI)还原的经典老电影重返大众视野，这是AI，云，算力等技术和设施带给时代的礼物。

本科毕业于浙江大学，博士毕业于香港中文大学。

其博士期间师从汤晓鸥教授和Chen Change Loy教授。

研究方向为计算机视觉和深度学习，尤其关注图像，视频修复方面。

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