ECCV20 提出的 DFDNet 工作进一步构建了一个人脸五官的字典来作为参考, 它可以取得更好的效果, 但是会受限于字典的容量, 而且只考虑了五官, 没有考虑整个脸。...它不仅包含了丰富的五官细节, 还有人脸颜色, 此外它能够把人脸当作一个整体来对待, 能够处理头发、耳朵、面部轮廓。...相比于近几年其他人脸复原的工作, GFP-GAN 不仅在五官恢复上取得了更好的细节, 整体也更加自然, 同时也能够对颜色有一定的增强作用。...损失函数
除了一般的 L1 和 Perceptual 复原损失函数外, GFP-GAN 的训练还使用了:
全局的 Discriminator, 判断人脸是否是真实的;
人脸五官的 Discriminators..., 用来判断局部的人脸五官是否清晰, GFP-GAN 还考虑了纹理细节多且较难恢复的左右眼睛和牙齿;
为了保持人脸 identity 的一致, 使用了人脸 identity 一致损失函数, 即在人脸识别模型的特征空间中去拉近