人工智能(AI)正在图片界掀起波澜，图像合成器DALL-E最近进入beta测试阶段。谷歌的研究人员刚刚发布了一份关于他们的人工智能成像模型的报告，该模型被称为“Imagen”，它产生了非常准确结果。人工智能甚至可以帮助摄影师标记、整理和编辑照片。现在，一种名为“生成面部先验”(GFP-GAN)的新人工智能模型可以用来恢复你的旧照片和损坏的照片，而且效果非常好，并且是免费的。

如何使用 GFP-GAN 修复家庭旧照片

如果你有一些家庭旧照片，需要做一些工作，这个人工智能图像恢复模型现在可以向公众提供，可以在这里下载代码，欢迎其他人尝试演示站点，只需上传一张照片，然后查看修复结果。它可以节省您费心(昂贵)的修复过程。

这个人工智能图像恢复模型的工作原理

一篇题为“利用生成式面部先验进行真实世界的盲脸修复”（Towards real-world blind face restoration with generative facial prior）的论文展示了一项研究，表明仅使用生成式面部先验(GFP)模型在图像重建方面有显著的改善，但这个特殊的模型有生成对抗网络(GAN)的辅助，所以它特别好于其他模型。例如PULSE模型没有采用GFP，结果与原始图像相比保真度较低。

GAN网络经过训练以生成产生准确结果的图像，然而，GFP的加入为生成模型提供了整个过程中的不同点的反馈，有助于保存身份和准确的特征，这就是为什么GFP-GAN能够提供如此真实复制品的原因。

据加拿大AI/计算机视觉硕士生Louis Bouchard所说，他在 AI 方面有很多著作（尽管他不是该研究的作者），GFP-GAN“将帮助他们的图像恢复模型通过使用这个来更好地匹配每个步骤的特征，这来自强大的预训练 StyleGAN-2 模型的先验信息，该模型已知可以创建有意义的编码并生成准确的图片，这将有助于模型在保持高保真度的同时获得真实的结果。”

正如Bouchard和研究人员指出的那样，在结果中可能会有“身份的轻微变化”，这是一个缺点。这是因为为了达到100%的准确性，该模型需要相当多的关于这个人在现实生活中是什么样子的信息。不幸的是，当处理损坏或低分辨率的图像时，这并不总是可行的。

虽然不完美，但我们必须承认GFP-GAN做了相当不错的工作。而且，考虑到它可以免费恢复家庭(和其他重要的)照片，它绝对值得一试。

如果你想尝试类似的东西--具体来说，要做的不只是单纯的照片修复？那么通过MyHeritage的Deep Nostalgia应用这样的工具可以将老照片做成动画，这个工具实际上可以让让老照片中的主体移动、笑或说任何你想说的话。

原文链接：https://www.popphoto.com/news/ai-model-restores-photos-for-free/?amp

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2101.04061.pdf