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GFP-GAN é uma rede adversária generativa de restauração de rosto cego que faz uso de um facial generativo anterior (GFP). Por meio de camadas de transformação de recursos espaciais com divisão de canal, este Generative Facial Prior (GFP) é incorporado ao procedimento de restauração facial, permitindo um bom equilíbrio entre fidelidade e realismo. O GFP-GAN é composto por um módulo de remoção de degradação (U-Net) e um facial anterior usando um StyleGAN facial pré-treinado. Um mapeamento de código latente e um número de camadas Channel-Split Spatial Feature Transform (CS-SFT) os conectam.
Durante o treinamento, a perda de preservação de identidade é usada para manter a identidade de uma face, a perda de componente facial é usada com discriminadores para melhorar os detalhes faciais e as perdas intermediárias de restauração são usadas para remover a degradação complexa.

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