人臉修復算法
GFPGAN是一種開源的人臉修復算法，由騰訊開發。它利用預先訓練好的面部GAN（如StyleGAN2）中的豐富和多樣的先驗信息，用於修復低質量、模糊、噪聲或損壞的人臉圖像。GFPGAN的主要貢獻包括：
提出生成式面部先驗(GFP)：能夠從預訓練的面部GAN中提取高質量的面部特徵，並通過空間特徵變換層(SFT)融合到面部恢復過程中，提高面部圖像的真實性和保真度。
設計通道分割空間特徵變換層(CS-SFT)：根據輸入特徵對GAN特徵進行部分調製，以達到紋理的真實性和保真度之間的良好平衡。
引入面部成分損失和身份保留損失：增強感知顯著的面部成分（如眼睛、鼻子、嘴巴等）和保留面部的身份信息，提高面部圖像的視覺質量和語義一致性。
GFPGAN的目標是開發一種實用算法，用於現實世界中的人臉恢復，它能夠修復殘缺的面孔，使其栩栩如生。該算法的效果可以通過官網提供的示例圖像進行驗證，展示了其在人臉修複方面的強大能力。
此外，GFPGAN也被用於老照片的修復，通過其強大的模糊圖片修復技術，能夠將破碎的回憶補全，提供高清大圖。用戶可以通過上傳照片並調整參數來獲得修復後的結果，或者直接下載保存。有條件的用戶還可以從GitHub找到下載GFPGAN工程源碼，自行搭建或研究。