Erleben Sie die schönen Momente der Vergangenheit noch einmal! KI-Technologie hilft Ihnen, alte Fotos zu reparieren!

In diesem Artikel wird eine Open-Source-KI-Technologie (veröffentlicht im Jahr 2021) vorgestellt, mit der Sie alte Fotos reparieren und die schönen Momente der Vergangenheit noch einmal erleben können!

Website für kostenlose Online-Testversion: https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN

Da dieses Modell relativ groß ist und viel Rechenaufwand erfordert Ressourcen, insbesondere GPU-Ressourcen, und sie sind kostenlos, daher weiß ich nicht, wann sie deaktiviert werden. Es gibt derzeit nur wenige Nutzer, die es nutzen, daher kann dieses Online-Erlebnis immer noch kostenlos genutzt werden.

Was ist GFPGAN

Der GFPGAN-Algorithmus wird hinter dieser Reparatur verwendet. GFPGAN ist der Open-Source-Algorithmus zur Gesichtsreparatur von Tencent. Er verwendet umfangreiche und vielfältige frühere Faktoren, die in vorab trainierten Gesichts-GAN (z. B. StyleGAN2) gekapselt sind, um eine Blindgesichtsreparatur durchzuführen, und ist für die Entwicklung praktischer Algorithmen konzipiert reparieren.

https://www.php.cn/link/649adc59afdef2a8b9e943f94a04b02f

Demo

#🎜🎜 #Wählen Sie ein altes Foto aus um zu sehen, wie die Restaurierung ausgegangen ist.

Ich habe mir extra ein sehr unscharfes Foto ausgesucht.

Der Effekt nach der Reparatur:

# 🎜🎜#

Wie erzielt GFP-GAN eine so starke Wirkung? Forscher ließen sich von StyleGAN2 inspirieren:

Können die darin enthaltenen Gesichtsinformationen nun, da GAN reale Bilder erzeugen kann, auch bei der Gesichtsreparatur helfen? Daher werden im GFP-GAN-Modellrahmen hauptsächlich ein Degradationsentfernungsmodul und ein vorab trainiertes GAN als Priors verwendet.

Die beiden Module sind durch Latent-Coding-Mapping und Multi-Channel-Segmentation Spatial Feature Change Layers (CS-SFT) verbunden.

Während des Trainingsprozesses müssen minderwertige Gesichter zunächst einer groben Verarbeitung wie der Rauschunterdrückung unterzogen werden, dann bleiben Gesichtsinformationen erhalten.

In Bezug auf die Wiedergabetreue führten die Forscher einen Gesichtsverlust (Facial Component Loss) ein, um zu bestimmen, welche Details verbessert und beibehalten werden müssen, und verwendeten dann den Identifikationserhaltungsverlust (Identity Preserving Loss), um ihn zu reparieren .

Stable Diffusion, das in letzter Zeit im Bereich des KI-Zeichnens populär geworden ist, verwendet ebenfalls GFPGAN. Weitere Informationen finden Sie in der sechsten Zeile der Abhängigkeitspaketdatei unter https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/blob/master/requirements.txt

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErleben Sie die schönen Momente der Vergangenheit noch einmal! KI-Technologie hilft Ihnen, alte Fotos zu reparieren!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!