GFPGAN: практический алгоритм для восстановления лиц

Вы когда-нибудь хотели улучшить качество старых фотографий или искусственно сгенерированных лиц? Если да, то вы заинтересуетесь новой нейросетью GFPGAN, которая разработана для решения этой задачи.

GFPGAN – это сокращение от Generative Facial Prior GAN, что означает генеративная сеть с априорным знанием о лицах. Эта сеть использует богатые и разнообразные признаки, закодированные в предварительно обученной сети для генерации лиц (например, StyleGAN2), чтобы восстановить лица из низкокачественных изображений. GFPGAN способна не только увеличивать разрешение, но и улучшать детали и выражения лиц, делая их более естественными и реалистичными.

GFPGAN – это практический алгоритм, который подходит для различных сценариев применения, таких как восстановление старых фотографий, улучшение качества видеозвонков, исправление дефектов лиц и т.д.

GFPGAN также может работать с нестандартными лицами, такими как аниме или карикатуры, а также улучшать фоновые области с помощью другой нейросети – Real-ESRGAN.

Попробовать нейросеть GFPGAN