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GFP-GAN est un réseau antagoniste génératif de restauration de visage aveugle qui utilise un a priori génératif facial (GFP). Grâce à des couches de transformation de caractéristiques spatiales divisées en canaux, ce Generative Facial Prior (GFP) est incorporé dans la procédure de restauration du visage, permettant un bon équilibre entre fidélité et réalisme. Le GFP-GAN est composé d'un module d'élimination de la dégradation (U-Net) et d'un soin facial utilisant un visage préformé StyleGAN. Un mappage de code latent et un certain nombre de couches CS-SFT (Channel-Split Spatial Feature Transform) les relient.

Pendant l'entraînement, la perte de préservation de l'identité est utilisée pour conserver l'identité d'un visage, la perte de composant facial est utilisée avec des discriminateurs pour améliorer les détails du visage et les pertes de restauration intermédiaires sont utilisées pour éliminer la dégradation complexe.

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