r-Resize◆jpeg-压缩3.高阶退化模型4.环形和超调伪影5.网络结构◆ESRGAN生成器◆U-Net鉴别器三.Real-ESRGAN实战1.快速体验2.环境搭建◆Package安装◆预训练模型下载◆GFP-GAN

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一.引言前面介绍了GFP-GAN的原理与应用，其用于优化图像画质。本文关注另外一个相关的项目Wave2lip，其可以通过人物视频与自定义音频进行适配，改变视频中人物的嘴型与音频对应。

目录一.引言二.gif_to_png三.gfp_gan四.png_to_gif五.总结一.引言前面我们介绍了GFP-GAN提高人脸质量与OCR提取视频台词、字幕，前者可以提高图像质量，后者可以从视频中抽帧

TowardsReal-WorldBlindFaceRestorationwithGenerativeFacialPrior翻译：《面向现实世界的生成性人脸先验盲复原》解决的问题：如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识，复原人脸图像提出：GFP-GAN

腾讯AI的研究人员提出了他们的新GFP-GAN模型，以在一次前向传递中实现真实性和保真度的良好平衡。该模型由退化去除模块和预

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GFP-GAN学习笔记GFP-GAN利用丰富和多样化的先验封装在预训练的脸GAN盲脸恢复。

GitHub项目页：https://github.com/TencentARC/GFPGANHuggingFace试玩传送门：https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN安装anaconda下载解压GFPGAN-0.2.0.zip文件安装dependent包安装basicsr-https://github.com/xinntao/BasicSR#Weus

本次辩论的新内容是GFP-GAN。该系统对低质量的图像进行了高分辨率的改造，效果令人印象深刻。这个系统是由中国腾讯ARC实验室的研究人员创建，使用生成

如下图：腾讯AI的研究人员提出了他们的新GFP-GAN模型，以在一次前向传递中实现真实性和保真度的良好平衡。该模型由

2021SC@SDUSC一、分析项目介绍1.GFPGAN简介腾讯PCG应用研究中心(ARC)的研究者提出的利用生成人脸先验GFP的人脸复原模型——GFP-GAN，用于解决如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识

1.介绍GFP-GAN由腾讯ARC实验室出品，测试下来效果很不错。模型用于从低质量的人脸中恢复出高质量人脸。这些质量较低的肖像图可能由各种原因导致退化，如低分辨率，噪音，模糊或是被压缩。