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GFP-GAN è una rete contraddittoria generativa per il ripristino della faccia cieca che fa uso di un precedente facciale generativo (GFP). Attraverso i livelli di trasformazione delle caratteristiche spaziali suddivise in canali, questo Generative Facial Prior (GFP) è incorporato nella procedura di ripristino del volto, consentendo un buon equilibrio tra fedeltà e realtà. Il GFP-GAN è costituito da un modulo di rimozione del degrado (U-Net) e da un facciale prima che utilizza uno StyleGAN facciale preaddestrato. Una mappatura del codice latente e una serie di livelli CS-SFT (Channel-Split Spatial Feature Transform) li collegano.

Durante l'addestramento, la perdita di conservazione dell'identità viene utilizzata per mantenere l'identità di un volto, la perdita di componente facciale viene utilizzata con discriminatori per migliorare i dettagli del viso e le perdite di ripristino intermedie vengono utilizzate per rimuovere il degrado complesso.

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