图像恢复的目的是从低质量的观测中重建出高质量的图像。典型的图像恢复问题，如图像去噪、去模糊和超分辨率，通常是在受限的环境下定义的，其中退化过程是简单和已知的(例如，高斯噪声和双三次降采样)。为了处理现实世界中退化的图像，盲图像恢复(BIR)成为一个很有前途的方向。BIR的最终目标是在具有一般退化的一般图像上实现真实的图像重建。BIR不仅扩展了经典图像恢复任务的边界，而且具有广泛的实际应用领域。BIR的研究还处于初级阶段。根据问题设置的不同，现有的BIR方法大致可以分为三个研究方向，即盲图像超分辨率(BSR)、零次图像恢复(ZIR)和盲人脸恢复(BFR)。它们都取得了显著的进步，但也有明显的局限性。BSR最初是为了解决现实世界的超分辨率问题而提出的，其中低分辨率图像包含未知的退化。根据最近的BSR调查，最流行的解决方案可能是BSRGAN和Real-ESRGAN。它们将BSR表述为一个有监督的大规模退化过拟合问题。为了模拟真实的退化，分别提出了退化洗牌策略和高阶退化建模，并用对抗性损失来以端到端方式学习重建过程。它们确实消除了一般图像上的大多数退化，但不能生成真实的细节。此外，它们的退化设置仅限于×4或者×8超分辨率，这对于BIR问题来说是不完整的。第二组ZIR是一个新出现的方向。代表有DDRM、DDNM、GDP。它们将强大的扩散模型作为附加先验，因此比基于GAN的方法具有更大的生成能力。通过适当的退化假设，它们可以在经典图像恢复任务中实现令人印象深刻的零次恢复。但是，ZIR的问题设置与BIR不一致。他们的方法只能处理明确定义的退化(线性或非线性)，但不能很好地推广到未知的退化。第三类是BFR，主要研究人脸修复。最先进的方法可以参考CodeFormer和VQFR。它们具有与BSR方法相似的求解方法，但在退化模型和生成网络上有所不同。由于图像空间较小，这些方法可以利用VQGAN和Transformer在真实世界的人脸图像上取得令人惊讶的好结果。然而，BFR只是BIR的一个子域。它通常假设输入大小固定，图像空间有限，不能应用于一般图像。由以上分析可知，现有的BIR方法无法在一般图像上实现一般退化的同时实现真实图像的重建。因此需要一种新的BIR方法来克服这些限制。本文提出了DiffBIR，将以往工作的优点整合到一个统一的框架中。具体来说，DiffBIR(1)采用了一种扩展的退化模型，可以推广到现实世界的退化;(2)利用训练良好的Stable Diffusion作为先验来提高生成能力;(3)引入了一个两阶段的求解方法来保证真实性和保真度。本文也做了专门的设计来实现这些策略。首先，为了提高泛化能力，本文将BSR的多种退化类型和BFR的广泛退化范围结合起来，建立了一个更实用的退化模型。这有助于DiffBIR处理各种极端退化情况。其次，为了利用Stable Diffusion，本文引入了一个注入调制子网络-LAControlnet，可以针对特定任务进行优化。与ZIR类似，预训练的Stable Diffusion在微调期间是固定的，以保持其生成能力。第三，为了实现忠实和逼真的图像重建，本文首先应用恢复模块(即SwinIR)来减少大多数退化，然后微调生成模块(即LAControlnet)来生成新的纹理。如果没有这个部分，模型可能会产生过度平滑的结果(删除生成模块)或生成错误的细节(删除恢复模块)。此外，为了满足用户多样化的需求，本文进一步提出了一个可控模块，可以实现第一阶段的恢复结果和第二阶段的生成结果之间的连续过渡效果。这是通过在去噪过程中引入潜在图像引导而无需重新训练来实现的。适用于潜在图像距离的梯度尺度可以调整以权衡真实感和保真度。在使用了上述方法后，DiffBIR在合成和现实数据集上的BSR和BFR任务中都表现出优异的性能。值得注意的是，DiffBIR在一般图像恢复方面实现了很大的性能飞跃，优于现有的BSR和BFR方法(如BSRGAN、Real-ESRGAN、CodeFormer等)。可以观察到这些方法在某些方面的差异。对于复杂的纹理，BSR方法往往会产生不真实的细节，而DiffBIR方法可以产生视觉上令人愉悦的结果。对于语义区域，BSR方法倾向于实现过度平滑的效果，而DiffBIR可以重建语义细节。对于微小的条纹，BSR方法倾向于删除这些细节，而DiffBIR方法仍然可以增强它们的结构。此外，DiffBIR能够处理极端的退化并重新生成逼真而生动的语义内容。这些都表明DiffBIR成功地打破了现有BSR方法的瓶颈。对于盲人脸恢复，DiffBIR在处理一些困难的情况下表现出优势，例如在被其他物体遮挡的面部区域保持良好的保真度，在面部区域之外成功恢复。综上所述，DiffBIR首次能够在统一的框架内获得具有竞争力的BSR和BFR任务性能。广泛而深入的实验证明了DiffBIR优于现有的最先进的BSR和BFR方法。
1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率;
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术，它的主要用途是在对象删除任务中，从照片中删除一个对象，并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
人脸盲复原是计算机视觉领域的一个重要课题，由于其广泛的应用而受到人们的广泛关注。在这项工作中，我们深入研究了利用预训练的稳定扩散进行盲脸恢复的潜力，
1.FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文已被ACM MM 2023接收。
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学共同提出盲人脸图像修复方法 DiffBFR，用于修复退化模型未知的低质量图像。该方法探索了两种生成式模型GAN和DPM对长尾问题的适应性，设计合适的人脸修复模块来得到更加准确的细节信息，进而降低生成式方法带来的脸部过平滑现象，从而提高修复精度和准确性。该论文DiffBFR: Bootstrapping Diffusion Model for Blind Face Restoration已被ACM MM 2023接收。
盲人脸恢复（Blind Face Restoration, BFR）旨在从低质量的人脸图像中恢复高质量的人脸图像，是计算机视觉和图形学领域的一项重要任务，广泛应用于监控图像修复、老照片修复和人脸图像超分辨率等各种场景。
近年来，随着深度学习的发展和大规模数据集的出现，深度学习在很多领域也取得了进展，但其中「人脸复原」（Face Restoration）任务仍然缺乏系统性的综述。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.06374.pdf 代码地址：https://github.com/wzhouxiff/RestoreFormer.git 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G Blind face恢复是从未知退化中恢复高质量的人脸图像。由于人脸图像包含丰富的上下文信息，研究者提出了一种方法，RestoreFormer，它
人脸AI技术如今无处不在。不仅手机上有面部识别、换脸、美颜等应用，去年GAN在合成人脸图片上也取得了重大突破。
CV君：本文为52CV群友上海科技大学陈安沛同学投稿，介绍了他们ICCV 2019最新人脸3D重建的工作。效果非常赞，代码也已开源，欢迎大家参考～
盲人脸修复（blind face restoration）是从低质量的人脸中恢复出高质量人脸的过程。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。
1，2017-CVPR: A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection 摘要 如何学习对遮挡和变形不敏感的物体检测器？当前解决方案主要使用的是基于数据驱动的策略：收集具有不同条件下的对象物体的大规模数据集去训练模型，并期望希望最终可学习到不变性。 但数据集真的有可能穷尽所有遮挡吗？作者认为，像类别一样，遮挡和变形也有长尾分布问题：一些遮挡和变形在训练集是罕见的，甚至不存在。 提出了一种解决方案：学习一个对抗网
Overview人脸验证系统(FVS)可以核验一个人的身份，已经广泛应用于现实生活中。其使用了人脸嵌入技术，这种技术可以通过深度神经网络检测出同一个人的相似照片。项目团队发现，与核验结果一起显示的分数可以被攻击者用来“伪造”目标人脸从而通过核验。即攻击者可以通过反向嵌入的方式来获取较高的核验分数。项目团队发明了一种新的机器学习技术，这项技术用于进一步学习核验
【新智元导读】中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前最好的结果。研究人员提出了一个像人类一
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「二维图像GAN」，即可直接下载。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 生活中，我们都会遇到图片模糊状态下，很早之前我们是不可能恢复；之后通过PS进行修复，也会有畸形或者差异的表现；但是，现在AI可以准确完整的恢复出blind face。 欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 一、简要 Blind face通常依赖于facial priors，如facial geometry prior或reference prior，来恢复现实和真实的细节。然而，当高质量的参考无法访问时，非常低质量的输入不能提供精确的几何先验，这限制了在现实场
本文针对遮挡人脸检测问题，提出了一个基于CNN的遮挡人脸检测方法。首先，建立了一个包含30,811张带有遮挡的人脸图像的数据库，并提出了用于检测遮挡人脸的CNN网络LLE-CNNs。该网络包含一个Proposal模块、一个Embedding模块和一个Verification模块。Proposal模块用于生成候选区域，Embedding模块用于修复被遮挡的人脸特征，Verification模块用于验证人脸候选区域并调整其位置和尺度。实验结果表明，该方法在遮挡人脸检测任务上取得了较好的性能。
中科院自动化所（CASIA），中科院大学和南昌大学的一项合作研究，提出了双路径 GAN（TP-GAN），通过单一侧面照片合成正面人脸图像，取得了当前较好的结果。研究人员提出了一个像人类一样能够考虑整体和局部信息的 GAN 结构，合成的图像非常逼真且很好地保留了身份特征，并且可以处理大量不同姿势的照片。研究人员指出，这些合成的图像有可能用于人脸分析的任务。 他们受人类视觉识别过程启发，结合对抗生成网络（GAN）的强大性能，提出了一个双路径 GAN（TP-GAN），能够在关注整体结构的同时，处理人脸面部细节，在
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Alignments是对齐文件，用于标注人脸的位置信息，不填的话会默认生成在Input Dir。如果要自定义，需要新建一个.fsa后缀的空文件
大家好，我是阿潘 之前 ”蚂蚁呀嘿“ 的算法 火的不行。今年的CVPR 2022 ，又有一个新算法，效果更加炸裂！相比之前，现在对于动漫头像的驱动效果也可以做到非常的逼真！
【新智元导读】伦敦帝国理工学院的研究人员开发了一种新的系统，能自动对各种族、年龄的人脸进行准确的 3D 建模。他们还建立了一个大规模人脸扫描数据库，用于训练这个系统。实验证明，该系统比当前常用的最好模型表现优异许多，可以将任意角度拍摄的 2D 快照生成逼真的 3D 人脸。Science 对此作了报道，标题中提到“计算机科学家构建了迄今最精准的人脸数字模型”。（题图即为新模型随意生成的一些人脸。） 如果你用过智能手机应用程序 Snapchat（译注：类似国内美图秀秀），你可以将自己的照片变成迪斯科熊，或者
在现实生活中，许多因素可能会影响人脸识别系统的识别性能，例如大姿势，不良光照，低分辨率，模糊和噪声等。为了应对这些挑战，之前的人脸识别方法通常先把低质量的人脸图像恢复成高质量人脸图像，然后进行人脸识别。然而，这些方法大多是阶段性的，并不是解决人脸识别的最优方案。
在一篇关于人脸识别的潜在用途和滥用的博客文章中，微软总裁 Bradford L. Smith 将该技术与受到全面监管的药品和汽车等产品进行了比较，并敦促美国国会展开研究并监督人脸识别技术的使用。
海量的人脸图像每天被上传到各种社交网络和共享平台。尽管包含大量的个人信息，这些图像的传播和获取却难以得到有效监管。因此随着计算机视觉技术特别是图像理解应用的快速发展，人们对个人隐私泄露的担忧愈演愈烈。人脸图像身份隐私保护是一个旨在从面部图像中删除人的所有身份识别的信息，同时保留尽可能多的其他与身份无关的信息的过程。理想情况下，身份信息被保护的同时，其他与身份无关的人脸特征并不会被影响，比如表情，姿态和背景。身份保护后的图像仍然保持与原图较高的视觉相似度和与原图可比的视觉质量，并可被用于与身份无关的任务，比如人脸检测，表情分析，姿势识别等。因此，研究者们付出了巨大的努力来获得有效的隐私性-实用性权衡。人脸身份隐私保护可以让个人放心地分享个人肖像，同时消除一些实体和机构发布面部数据时的道德和法律约束。
近期，麻省理工CSAIL（人工智能实验室），最近就发布了这样一个让人难以置信的研究。只需要听6秒的声音片段，AI就能推断出说话者的容貌。 详细解释之前，咱们一起试试先。 听听下面这段录音，一共有六段。你能想象出来，说话的人长什么样么？
【新智元导读】 在新智元20万读者大调查的反馈中，不少读者朋友反映希望看到更多关于国内人工智能领域实验室及其研究项目的介绍。我们今天为大家带来的是中山大学人机物智能融合实验室（中大HCPLab）和他们“基于注意力机制学习的人脸幻构”的研究介绍。 我们希望能为读者朋友们介绍一些国内优秀的人工智能领域的实验室和他们的研究项目，今天为大家带来的是中山大学人机物智能融合实验室（中大HCPLab）和他们的“基于注意力机制学习的人脸幻构”研究。 中山大学人机物智能融合实验室介绍 中山大学人机物智能融合实验室(http:
真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验, 并且取得了较好的效果。常见的人脸先验有两类：
视频监控系统在整个安防领域，已经做到了烂大街的程序，全国起码几百家公司做过类似的系统，当然这一方面的需求量也是非常旺盛的，各种定制化的需求越来越多，尤其是这几年借着人脸识别的东风，发展更加迅猛，人脸识别相关的技术和应用这几年处于风口浪尖，衍生了特别多的应用产品，各种人脸识别的产品遍地开花，刷脸门禁，车站机场人脸识别，刷脸取票等，但是其实大部分内行人士可能都比较绝望，外行感觉像看科幻片一样，老板们各种打鸡血，今天几个亿明天几个亿。
AI 科技评论按：CVPR 2018 将在美国盐湖城举行。腾讯优图实验室继在 ICCV 有 12 篇论文被收录（含 3 篇口头报告）后，在今年的 CVPR 2018 上有多篇论文被录用，也凭借这一点在雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目「AI 影响因子」中有相应展示。
你一定觉得，AI这种前沿科技，主要活在硅谷西二旗的科技公司、大学和研究院的论文、还有资本的热捧里。
FR:Face Recovery FCN:facial component deep network 自然条件下，因为角度，光线，occlusions（咬合/张口闭口），低分辨率等原因，使人脸图像在个体图像之间有很大的差异，影响人脸识别的广泛应用。本文提出了一种新的深度学习模型，可以学习人脸图像看不见的一面。因此，模型可以在保持个体之间的差异的同时，极大的减少了单个个体人脸图像（同一个人）之间的差异。与当前使用2d环境或者3d环境来进行人脸重建的方法不同，该方法直接从人脸图像之中学习到图像中的规则观察体（c
机器之心发布 机器之心编辑部 人脸复原 (Face Restoration) 是指从低质量的人脸中复原得到高清的人脸。真实世界中的人脸复原是一个很有挑战的任务，因为降质 (degradation) 过程复杂且不尽相同。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC) 的研究者们提出了利用预先训练好的人脸生成模型提供的先验，来指导人脸复原的任务。 真实世界的人脸复原是一个盲问题，即我们不清楚降质过程, 在实际应用中，同时也面临着各种各样降质过程的挑战。对于人脸这个特定的任务, 之前的工作往往会探索人脸特定的先验,
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02314.pdf
人脸识别以前在小编的记忆中，都是电影的情节，[ 金库!!! 安全大门!!! 收藏地下库!!! ] 扫脸进库 Duang~
近日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。
新智元报道 来源：腾讯优图 编辑：江磊、克雷格 【新智元导读】即将在6月美国盐湖城举行的计算机视觉顶级会议CVPR 2018，腾讯优图的其中两篇入选论文，由于其较高的应用价值，受到学术界和产业界的
但这不禁让人思考，通过深度学习训练出来人脸，还叫「图像修复」吗？也许叫「生成」更靠谱一些！
人脸图像是整个图像领域里面研究人员最多，应用最广的一个方向。GAN作为时下最新兴的深度学习模型，在人脸图像领域里已经颇有建树，今天咱们就聊聊GAN对人脸图像算法的一些主要影响。
基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。
论文：Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice (CVPR 2019,MIT)
在美图秀秀推出的小程序中，用户只需上传一张老照片，就能使用 AI 还原旧时光，把模糊照片变得更高清。
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
1.Super-Resolving Face Image by Facial Parsing Information
如今，深度学习已近在图像合成、图像处理领域中取得惊人的成果。FaceShifter [1]便是其中之一，它是一种深度学习模型，可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中，我们将了解它是如何工作的。
本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求》标准规范征集意见稿进行学习！
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