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）。

甚至時間更久遠的歷史名人照片也能搞定。例如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、點點滑鼠上傳圖片就能搞定！

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畫素的照片來試驗，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 修復專案：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！而這一專案由騰訊 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 或本地執行程式碼進行試玩。我們今天是在 Hugging Face 網頁端體驗。

如介面所示，只需將你想修復的照片拖進左邊的圖片框內，點選 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），修復後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資訊，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組和一個預訓練的 GAN 作為先驗。

兩個模組通過隱編碼對映和多個通道分割空間特徵變化層（CS-SFT）連線。

訓練過程中，首先要對低質量人臉進行降噪等粗處理，然後保留面部資訊。

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，尤其關注影象、視訊修復方面。

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2101.04061

GitHub 專案頁：

https://github.com/TencentARC/GFPGAN

Hugging Face 試玩傳送門：

https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN