過去の美しい瞬間を追体験しましょう！ AIテクノロジーが古い写真を修復します!

この記事では、古い写真を修復し、過去の美しい瞬間を追体験できるオープンソース AI テクノロジー (2021 年リリース) を紹介します。

オンライン無料トライアル Web サイト: https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN

このモデルは比較的大きいため、多くのコンピューティング リソース、特に GPU が必要です。しかも無料なので、いつ閉鎖されるかわかりません。今は利用している人が少ないので、このオンライン体験は今でも無料で利用できます。

GFPGAN とは

GFPGAN アルゴリズムは、この修復の背後で使用されています。 GFPGAN は Tencent のオープンソースの顔修復アルゴリズムで、事前にトレーニングされた顔 GAN (StyleGAN2 など) にカプセル化された豊富で多様な事前要素を使用してブラインド顔修復を実行し、現実世界の顔向けに開発されるように設計されています。修理のため。

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

デモ

古い写真を選択して、修復効果を確認します。

非常にぼやけた写真を特別に選びました。

修理後の効果:

その後、GFP- GAN はどのようにしてこのような強力な効果を実現するのでしょうか?研究者たちは StyleGAN2 にインスピレーションを受けました:

GAN はすでに現実の画像を生成できるので、GAN に含まれる顔情報は顔の修復にも役立つでしょうか?したがって、GFP-GANモデルフレームワークでは、主に劣化除去モジュールと事前学習済みGANが事前分布として使用されます。

2 つのモジュールは、潜在コーディング マッピングと複数のチャネル セグメンテーション空間特徴変更レイヤー (CS-SFT) を介して接続されています。

# トレーニング プロセス中、低品質の顔にはまずノイズ リダクションなどの大まかな処理が行われ、その後、顔の情報が保持されます。

忠実度の観点から、研究者らは顔の損失 (顔のコンポーネントの損失) を導入して、どの詳細を改善して保持する必要があるかを判断し、識別保持の損失 (アイデンティティ維持損失) を使用してそれらを修復しました。

最近 AI グラフィックスの分野で普及している Stable Diffusion も GFPGAN を使用しています。 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/blob/master/requirements.txt

の依存関係パッケージ ファイルの 6 行目を参照してください。

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