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GFP-GAN es una red antagónica generativa de restauración de rostros ciegos que utiliza un antecedente facial generativo (GFP). A través de capas de transformación de características espaciales divididas en canales, este Prior facial generativo (GFP) se incorpora al procedimiento de restauración facial, lo que permite un buen equilibrio entre fidelidad y realidad. El GFP-GAN está compuesto por un módulo de eliminación de degradación (U-Net) y un facial previo al uso de un StyleGAN facial preentrenado. Un mapeo de código latente y varias capas de Transformación de características espaciales divididas en canales (CS-SFT) las conectan.
Durante el entrenamiento, la pérdida de preservación de identidad se usa para mantener la identidad de un rostro, la pérdida de componentes faciales se usa con discriminadores para mejorar los detalles faciales y las pérdidas de restauración intermedias se usan para eliminar la degradación compleja.

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