GFP-GAN, o Generative Facial Prior, es una herramienta impulsada por inteligencia artificial que puede restaurar y mejorar imágenes antiguas.
La imagen de origen puede ser de baja calidad y aun así generar resultados impresionantes.
No utiliza simplemente un StyleGAN previamente entrenado y luego lo vuelve a entrenar para orientar la información codificada para su tarea como lo hace PULSE.
Así es, utiliza un modelo StyleGAN-2 previamente entrenado para orientar su propio modelo generativo en múltiples escalas durante la codificación de la imagen, hasta el código latente y hasta la reconstrucción.
En pocas palabras, en lugar de orientar el entrenamiento solo en la imagen generada (falsa) y la imagen esperada (real) utilizando un modelo discriminador de la red GAN, GFP-GAN también tiene dos métricas para preservar la identidad y los componentes faciales.
“La pérdida del componente facial es básicamente lo mismo que la pérdida adversaria del discriminador que encontramos en las GAN clásicas, pero se enfoca en características locales importantes de la imagen resultante, como los ojos y la boca.
La pérdida de preservación de la identidad utiliza un modelo de reconocimiento facial previamente entrenado para capturar el rasgos faciales más importantes y compararlos con la imagen real para ver si todavía tenemos a la misma persona en la imagen generada”, dijo Louis Bouchard.
Fuente: Louis Bouchard
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