HiFaceGAN：协同抑制与补充的面部修复技术

"HiFaceGAN是基于协作抑制与补充的面部改造技术，旨在解决现有面部修复研究中的局限性，如对图像退化先验和明确指导标签的依赖，从而提高对真实世界复杂场景的泛化能力。该技术通过语义引导的生成方法，采用协作抑制与补充策略，构建了一个多阶段框架，包含多个嵌套的CSR模块，实现面部细节的精确恢复和增强。" 在当前的面部修复研究中，通常依赖于图像退化先验知识或需要明确的指导标签来训练模型。然而，这种方法往往限制了模型对现实世界中具有异质退化和丰富背景内容的图像的泛化能力。"Face Renovation"（FR）被提出作为一项更具挑战性和实用性的“双盲”问题，它不再需要这两类先验信息。HiFaceGAN是为了解决这个问题而设计的一种新方法。 HiFaceGAN的核心在于其协作抑制与补充（Collaborative Suppression and Replenishment, CSR）策略。这一策略将面部改造视为一个语义引导的生成问题。在生成过程中，首先通过协作抑制模块去除图像中的噪声和不必要细节，然后利用补充模块恢复和增强面部特征，如皮肤纹理、眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域的细节。 该框架是一个多阶段结构，包含多个嵌套的CSR模块，每个模块专注于不同的图像恢复层次。这些模块逐级工作，逐渐提升图像的质量，确保在去除噪声的同时保留和重建面部的自然和精细特征。此外，语义引导使得HiFaceGAN能够根据面部结构进行智能决策，避免了无目标的修复，增强了结果的真实感。 HiFaceGAN的技术对于面部修复领域具有重要意义，因为它提高了模型在处理各种真实世界复杂图像时的适应性和鲁棒性。这项工作不仅为面部图像处理提供了新的思路，也为其他图像修复和增强任务的未来发展开辟了道路。通过移除对特定先验和标签的依赖，HiFaceGAN有望在面部识别、美容编辑、视频后期制作等多个领域找到广泛的应用。