分享AIGC前沿论文系列三人脸修复新方法IDM---谷歌最新黑魔法，相比超分的方式效果提升显著

素颜马尾好姑娘i 2024-03-17 23:45 40阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*   *  概要
     *  论文摘要
     *  论文细节
     *  小结

### 概要 ###

谷歌提出IDM: 通过选代扩散模型实现真实人脸复原  
IDM:一种基于去噪扩散模型的迭代学习人脸复原框架，引入内在迭代细化和外在迭代增强两个步骤，性能表现SOTA

### 论文摘要 ###

IDM:一种基于去噪扩散模型的迭代学习人脸复原框架，引入内在迭代细化和外在迭代增强两个步骤，性能表现SOTA

### 论文细节 ###

在许多计算机视觉应用中，例如图像增强、视频通信和拍摄肖像，真实的人脸复原系统的要求越来越高。大多数先进的人脸复原模型可以从低质量的人脸中恢复出高质量的人脸，但通常无法忠实地生成用户青睐的真实高频细节。为了实现真实的恢复，我们提出了 IDM，一种基于去噪扩散模型(DDM)的选代学习人脸复原框架。我们定义了真实人脸复原系统的标准并从内在迭代细化和外在迭代增强两个方面认为去噪扩散模型自然地赋予了这种特性。内在学习可以很好地保留内容并逐渐提炼出高质量的细节，而外在增强则有助于清理数据并进一步改进恢复任务。我们在人脸复原任务中展示了卓越的性能。除了复原之外，我们发现所提出的复原系统真正清理的数据在训练稳定性和样本质量方面也有助于图像生成任务。在不修改模型的情况下，我们使用 GAN 或扩散模型在 FFHQ 和 ImageNet 生成方面获得了比最先进的质量更好的质量  
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### 小结 ###

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