包漿老圖立刻清晰到頭髮絲是一種怎樣的體驗？看這明亮的眼眸、清晰的髮絲，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，頭髮、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！
這麼方便的修復神器，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，這效果彷彿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。
這就是已經多日霸佔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！
就連齊天大聖孫悟空的猴臉，對於GFP-GAN而言也是so easy，並且對光線的修復效果格外突出。
並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
那麼GFP-GAN如此強大的效果是怎麼實現的呢？
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，那麼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徵變化層（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，然後保留面部信息。
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，然後再用識別保留損失（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。
本科畢業於浙江大學，博士畢業於香港中文大學。
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