求大佬指点AI照片修复原理/图片生成

一直知道有App可以做AI老照片修复，
昨天下载了一个玩了一下，发现效果确实很神奇！
修复出来很清晰，太牛了！！
虽然不是特别像我：）
难道是从数据库截取出来的和我相似的清晰五官吗？

网上查了一下，原理大概是train的时候用的高清图和人为加噪图。求大佬指点更多原理！

这学期深度学习复现过一篇GAN的paper，很简洁直观，repo：https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

有不同的算法，

比如基于去燥的TV-L1，非常经典。受噪音污染的图像，总变分(total variation)明显比正常图像大很多，这时候对重建图像做假设：要与输入图像接近，变分更小，由此设计优化目标(TV-L1)

现在深度学习起来了，主要是基于监督学习算法，就是输入比较低质量图像，输出高质量图像，然后学习一种pattern(个人理解应该是局部映射pattern)。当然，后面也加入了各种生成式模型(比如GAN, flow, VAE等)来进一步加强图像生成的质量。

是用了机器学习算法吧。用大量人脸图片训练算法掌握人脸规律，然后对新的图片进行预测

有点意思，给个范例App或者网站？我也挺感兴趣。

https://github.com/TencentARC/GFPGAN

幻影魔鬼 发表于 2022-05-18 10:54:51
有点意思，给个范例App或者网站？我也挺感兴趣。

Colorize或"老照片修复"

了解下 GAN 就可以了。。开源的。。。有 paper 有 code

阵雨 发表于 2022-05-18 13:52:57
了解下 GAN 就可以了。。开源的。。。有 paper 有 code

嗯我想着也是GAN

幻影魔鬼 发表于 2022-05-18 10:54:51
有点意思，给个范例App或者网站？我也挺感兴趣。

remini这个App也可以 我昨天就玩的它

manunie 发表于 2022-05-18 13:47:50
有不同的算法，

比如基于去燥的TV-L1，非常经典。受噪音污染的图像，总变分(total variation)明显比正常图像大很多，这时候对重建图像做假设：要与输入图像接近，变分更小，由此设计优化目

非常感谢🙏！