GPEN——使用GANs恢复对人脸图像进行修复
1. 简介
盲目的面部修复（Blind Face Restoration, BFR）是一个活跃的研究领域，它涉及到在没有任何先验信息的情况下改善低质量（Low Quality, LQ）图像的质量。这确实是一个具有挑战性的问题，因为模型需要能够处理多种未知的退化，例如模糊、噪声、压缩伪影等，这些退化可能在训练数据中并未全部出现。
在面部修复的上下文中，以下是一些常见的挑战和考虑因素：
（1）. 未知退化：BFR的难点在于模型必须能够处理在训练期间未遇到的退化类型。这要求模型具有很好的泛化能力。
（2）. 真实性与细节：在恢复面部图像时，保持图像的真实性和身份特征是非常重要的。一些模型可能倾向于产生过度平滑的结果，这会丢失重要的面部特征和细节。
（3）. 对抗性训练：为了提高模型的泛化能力，研究人员可能会使用对抗性训练技术，通过让模型学习区分真实图像和修复图像之间的微妙差异来提高其性能。
（4）. 多任务学习：模型可能需要同时学习执行多个任务，例如去噪、去模糊、颜色校正等，以更全面地理解和修复图像。
（5）. 数据增强：为了使模型能够处理各种退化，可以使用数据增强技术来模拟不同的退化效果，并增加训练数据的多样性。
（6）. 注意力机制：集成注意力机制可以帮助模型集中于图像中的关键特征，从而在保持面部特征的同时提高修复质量。
（7）. 评估指标：评估BFR模型的性能可能很复杂，因为除了传统的图像质量指标外，还需要考虑面部特征的准确性和自然性。
（8）. 用户交互：在某些情况下，可能需要用户交互来指导修复过程，例如，通过让用户确认某些特征是否被正确修复。
在本文中，我们提出了一种新的方法来恢复自然状态下的人脸图像（即经历了复杂的现实生活中的扭曲的图像）。具体来说，我们将深度神经网络（DNN）解码器与生成对抗网络（GAN）整合在一起，并对HQ人脸图像的生成进行了预训练。这个模型建立了一个新的BFR技术水平，能够恢复严重损坏的图像。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2105.06070.pdf
源码地址：https://github.com/yangxy/GPEN
2. GAN Prior Embedded Network (GPEN)
在盲目面部修复（BFR）领域，将低质量（LQ）图像恢复到高质量（HQ）图像面临诸多挑战。目前的方法尝试通过训练深度神经网络（DNNs）来实现从LQ图像集X到HQ图像集Y的映射。然而，这个过程存在一个关键问题：对于任何一个给定的LQ图像x，可能存在多种不同的HQ图像y。DNNs通常使用像素级损失函数进行训练，这导致生成的HQ图像y倾向于呈现目标面部的平均特征，造成面部细节的丢失和过度平滑。
为了解决这个问题，一种全新的超分辨率方法PULSE被提出。PULSE通过训练一个生成对抗网络（GAN）先验网络，并将其嵌入到DNN解码器中来生成HQ图像。在这个流程中，LQ图像首先通过CNN处理，映射到潜在空间Z中的潜在代码z。随后，这个潜在代码z被用于GAN来生成HQ图像。与传统方法不同，GAN在这里实现了一对一的映射，将特定的潜在代码z映射到一个确定的HQ图像。
值得注意的是，尽管PULSE方法提高了生成图像的质量和细节，但它并不支持从单个LQ图像生成多个可能的HQ图像。这种方法限制了生成图像的多样性，但有助于生成更加逼真和细节丰富的面部图像。接下来，PULSE的架构细节将进一步介绍，以展示其如何克服现有技术的局限性。