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本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。

包漿老圖立刻清晰到頭發絲是一種怎樣的體驗？

看這明亮的眼眸、清晰的發絲，原本模糊的人像立刻添了幾分靈動：

（這就是用AI修復的高圓圓童年照）

時間更久遠的歷史名人照片也能搞定。

魯迅先生年輕時意氣風發的模樣，被還原地淋漓盡致：

圖靈的這張修復就更厲害了，不僅眼神更加銳利，頭發、眉毛等細節都被完美還原了出來：

而以上這些效果，無需專業PS技能，只用一個網頁端的Demo、點點鼠標上傳圖片就能搞定！

這么方便的修復神器，立刻引來了廣大網友的圍觀和試玩。

不少人都用自己童年時低像素的照片來試驗，這效果仿佛十幾年前的自己就站在眼前了：

已經糊到包漿的照片也能秒變人像大片，這feel立刻就來了~

多人合照修復也都是小case，這效果讓網友們直呼驚到了驚到了。

這就是已經多日霸占GitHub熱榜第一的AI修復項目：GFP-GAN，Star數高達8400。

最近，它在網上又掀起了一股老照片修復熱潮，讓人們爭相試玩！

而這一項目由騰訊PCG ARC實驗室提出，其相關論文已被CVPR2021收錄。

現在，就讓我們趕緊來體驗一下它的神奇之處吧。

Demo試玩

GFP-GAN可通過Colab、Hugging Face或本地運行代碼進行試玩。

我們今天是在Hugging Face網頁端體驗。

如界面所示，只需將你想修復的照片拖進左邊的圖片框內，點擊Submit即可。

比如我們上傳一張的照片，得到的效果就是這樣：

而且它還會自動擺正人臉。

讓人驚喜的是，遇到人像戴眼鏡的情況，GFP-GAN甚至連鏡片反光都能高清化處理。

u1s1（有一說一），修復后的效果完全看不出是幾十年前的照片啊！

就連齊天大圣孫悟空的猴臉，對于GFP-GAN而言也是so easy，并且對光線的修復效果格外突出。

并且修復中也不會過度磨皮，人臉上自然的皺紋也全部精細展現。

用GAN修復人像

那么GFP-GAN如此強大的效果是怎么實現的呢？

研究人員受到StyleGAN2的啟發：

既然GAN已經能生成如假亂真的圖片，那么它所包含的面部信息，是不是也能幫助人臉修復呢？

由此，在GFP-GAN的模型框架中，主要用到了一個退化清除模塊和一個預訓練的GAN作為先驗。

兩個模塊通過隱編碼映射和多個信道分割空間特征變化層（CS-SFT）連接。

訓練過程中，首先要對低質量人臉進行降噪等粗處理，然后保留面部信息。

在保真度方面，研究人員引入了一個面部損失（ Facial Component Loss），判斷哪些細節需要提升保留，然后再用識別保留損失（Identity Preserving Loss）進行修復。

一作師從湯曉鷗教授

本文論文一作是Xintao Wang，他是騰訊 ARC 實驗室(深圳應用研究中心)的研究員。

本科畢業于浙江大學，博士畢業于香港中文大學。

其博士期間師從湯曉鷗教授和Chen Change Loy教授。

研究方向為計算機視覺和深度學習，尤其關注圖像、視頻修復方面。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2101.04061

GitHub項目頁：
https://github.com/TencentARC/GFPGAN

Hugging Face試玩傳送門：
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN