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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于CAR编码器和人脸生成先验知识的人脸修复方法，属于人脸修复领域。该方法包括：1获取高清人脸图像FFHQ；2对高清人脸图像FFHQ进行多重手工退化；3将退化后的图像与高清图像配对训练模型，从而使该人脸修复模型能够增强待修复人脸的细节特征和五官特征。其中，修复模型由编码器和生成器组成，编码器为基于Transformer自注意力机制的CAR编码器，生成器为预训练的StyleGAN2生成器，即人脸生成先验知识。本发明平衡了人脸修复模型保真度和细节修复度的关系，在增强视觉效果的同时显著提升了峰值信噪比PSNR。
主权项：1.一种基于CAR编码器和人脸生成先验知识的人脸修复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：训练集获取及处理；获取高清人脸图像FFHQ，将高清人脸图像FFHQ进行多重手工退化，得到退化后的图像FFHQ-M；步骤S2：构建CAR编码器与预训练StyleGAN2生成器并训练；所述CAR编码器和预训练StyleGAN2生成器构成人脸修复模型，采用生成对抗网络的训练模式，将退化后的图像FFHQ-M与高清人脸图像FFHQ配对进行人脸修复模型训练；步骤S3：结果输出；将低质量人脸图像输入CAR编码器，得到相应仿射特征和潜在码，再经过StyleGAN2生成器的图像生成人脸修复图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于CAR编码器和人脸生成先验知识的人脸修复方法
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