GFPGAN 是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部 GAN（如 StyleGAN2）中封装的丰富和多样的先验因素进行盲脸 (blind face) 修复，旨在开发用于现实世界人脸修复的实用算法。
GFPGAN 利用丰富多样的生成面部，然后在面部恢复中创建真实性和保真度的良好平衡。这是通过通道分割空间特征变换层实现的，能够在真实世界图像的准确性和泛化方面超越所有其他方法。
关键点
- 研究人员使用丰富多样的面部先验进行面部修复。
- 提出的具有 CS-SFT 层的 GFPGAN 在一次前向传递中实现了保真度和纹理忠实度的良好平衡。
- 根据本文所提出的方法在合成数据集和真实世界数据集上的性能都优于现有技术。
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继上一篇 基于Wav2Lip的AI主播 的内容之后很多小伙伴反应一个问题就是生成的AI人物并不是很清晰，尤其是放到编辑器里会出现明显的痕迹，因此这次带来的了 Wav2Lip+GFPGAN 高清版的内容，如果不太了解这个项目实做什么的可以来先看一下效果。该项目暂时没有中文介绍，我这个应该是首发。 基于Wav2Lip自制高清版，用自己形象做数字人清楚多了 虽然说是自制但是也基于git大佬的源代码按照自
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2021SC@SDUSC 源码： models\init.py models\gfpgan_model.py 本篇主要分析init.py与models\gfpgan_model.py下的 class GFPGANModel(BaseModel) 类init(self, opt) 方法 目录 init.py gfpgan_model.py class GFPGANModel(BaseModel) i
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2021SC@SDUSC 源码： models\gfpgan_model.py 本篇继续分析init.py与models\gfpgan_model.py下的 class GFPGANModel(BaseModel) 类get_roi_regions() 方法 目录 class GFPGANModel(BaseModel) construct_img_pyramid(self) get_roi_re
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2021SC@SDUSC 源码：archs\gfpganv1_clean_arch.py 本篇主要分析gfpganv1_clean_arch.py下的 class GFPGANv1Clean(nn.Module)类_init_()方法 目录 class GFPGANv1Clean(nn.Module) init() （1）channels的设置 （2）调用torch.nn.Conv2d()创建了一
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2021SC@SDUSC 源码：utils.py 本篇主要分析utils.py中的class GFPGANer ( )的初始化以及load_file_from_url( )方法 目录 1.获取当前项目路径 2.class GFOGANer ( )——init() （1）优先选择在cupy+gpu上运行 （2）根据参数arch选择性初始化GFP-GAN （3）初始化face helper （4）增加
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2021SC@SDUSC 一、分析的代码片段 1.代码展示 class GFPGANer(): def __init__(self, model_path, upscale=2, arch='clean', channel_multiplier=2, bg_upsampler=None): self.upscale = upscale self.bg_up
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Git: https://github.com/TencentARC/GFPGAN 安装依赖：requirements.txt torch使用CUDA: requirements要求torch>=1.7，直接下面这个安装就好了，能用 pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio===0.11.0+cu11
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这是小米人脸算法用户文档，包含各种人脸算法API基本介绍，以及详细的API与参数讲解。人脸算法可精确识别人脸中的信息，并进一步处理分析，提供人脸检测，五官定位，属性分析，人脸对比，活体检测等能力。
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使用ML Kit的人脸识别API，您可以检测图像中的人脸并识别关键面部特征。 借助人脸识别功能，您可以获取所需的信息，以执行修饰自拍和美化人像等任务或从用户照片中生成头像。由于ML Kit可以执行实时的人脸识别，因此您可以将其用于视频聊天或会对玩家表情进行响应的游戏等应用程序。 iOS Android 核心功能 识别和定位面部特征 获取检测到的每个人脸的眼睛，耳朵，脸颊，鼻子和嘴巴的坐标。 识别面
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1.1. 1.FACE SDK集成 1.2. 2. 接口说明及示例 1.2.1. 2.0 人脸检测参数配置： 1.2.2. 2.1 单帧图片检测： 1.2.3. 2.2 相机预览人脸检测： 1.2.4. 2.3 人脸数据库操作： Version：facelib.aar 1.1. 1.FACE SDK集成 添加三方依赖库： dependencies { compile 'com.rokid:
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1.接口描述 对照片中的人脸进行检测，返回人脸数目和每张人脸的位置信息 图片要求 格式为 JPG（JPEG），BMP，PNG，GIF，TIFF 宽和高大于 8px，小于等于4000px 小于等于 5 MB 请求方式： POST 请求URL： https://cloudapi.linkface.cn/face/face_detect 2.请求参数 字段 类型 必需 描述 api_id string
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1.接口描述 该API的功能是将两张人脸图片进行比对，来判断是否为同一个人。 图片要求 格式为 JPG（JPEG），BMP，PNG，GIF，TIFF 宽和高大于 8px，小于等于4000px 小于等于 5 MB 支持自动识别人脸方向 上传的图片中包含有 exif 方向信息，先按此信息旋转、翻转后再做识别人脸方向并调整 如果照片方向混乱且 exif 方向信息不存在或不正确，自动识别人脸方向并调整 请
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问题内容： 我正在尝试在android上进行人脸检测，并且正在遵循指南http://www.richardnichols.net/2011/01/java- facial-recognition-haar-cascade-with-jjil- guide/ 但是在android上。当我做 尽管确切的代码使用netbeans代码返回了2张面孔，但pushAndReturn似乎只从Android图像上