과거의 아름다운 순간을 재현해보세요! AI 기술이 오래된 사진을 복구하는 데 도움을 줍니다!

이 글에서는 오래된 사진을 복구하고 과거의 아름다운 순간을 재현할 수 있는 오픈소스 AI 기술(2021년 출시)을 소개합니다!

온라인 무료 평가판 웹사이트: https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN

이 모델은 상대적으로 크기가 크고 컴퓨팅 리소스, 특히 GPU 리소스가 많이 필요하고 무료이기 때문에 그렇게 하지 않습니다. 언제 문을 닫을지 모른다. 현재는 사용하는 사람이 거의 없으므로 이 온라인 체험은 여전히 ​​무료로 사용할 수 있습니다.

GFPGAN이란 무엇입니까

이 수리에는 GFPGAN 알고리즘이 사용됩니다. GFPGAN은 Tencent의 오픈 소스 얼굴 복구 알고리즘입니다. 사전 훈련된 얼굴 GAN(예: StyleGAN2)에 캡슐화된 풍부하고 다양한 사전 요소를 사용하여 눈이 먼 얼굴 복구를 수행하며 실제 얼굴을 위해 개발되도록 설계되었습니다. 수리하다.

https://www.php.cn/link/649adc59afdef2a8b9e943f94a04b02f

Demo

오래된 사진을 선택하여 수리 방법을 확인하세요.

매우 흐릿한 사진을 특별히 골랐습니다.

수리 후 효과:

그렇다면 GFP-GAN은 어떻게 그렇게 강력한 효과를 얻을 수 있을까요? 연구원들은 StyleGAN2에서 영감을 얻었습니다.

GAN은 이미 실제 이미지를 생성할 수 있으므로 여기에 포함된 얼굴 정보도 얼굴 복구에 도움이 될 수 있습니까? 따라서 GFP-GAN 모델 프레임워크에서는 성능 저하 제거 모듈과 사전 훈련된 GAN이 주로 사전 학습으로 사용됩니다.

두 모듈은 잠재 코딩 매핑과 CS-SFT(다중 채널 분할 공간 특징 변형 계층)를 통해 연결됩니다.

훈련 과정에서 품질이 낮은 얼굴은 먼저 소음 감소 등 거친 처리를 거쳐야 하며 그런 다음 얼굴 정보가 유지됩니다.

충실도 측면에서 연구자들은 어떤 세부 사항을 개선하고 유지해야 하는지 판단하기 위해 얼굴 손실(Facial Component Loss)을 도입한 다음 식별 보존 손실(Identity Preserving Loss)로 이를 복구했습니다.

최근 AI 그래픽 분야에서 각광받고 있는 Stable Diffusion도 GFPGAN을 사용하고 있습니다. https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/blob/master/requirements.txt

아래 종속성 패키지 파일의 여섯 번째 줄을 참조하세요.

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