腾讯优图与厦门大学合作推出的全新视频人脸修复框架：SVFR

SVFR代表什么

SVFR（稳定视频人脸修复）是由腾讯优图实验室和厦门大学合作推出的一种综合框架，用于广泛应用于视频人脸修复。该框架整合了视频人脸修复（BFR）、着色和修复任务，并基于Stable Video Diffusion（SVD）的生成和运动先验来进行处理，以统一的方式整合特定任务所需的信息。SVFR引入了可学习的任务嵌入来增强任务识别能力，并采用了一种新颖的统一潜在正则化方法（ULR），以促进不同子任务之间共享特征表示的学习。为了进一步提高恢复质量和时间稳定性，还引入了面部先验学习和自参考细化等辅助策略，用于训练和推理过程中。

SVFR的主要作用
SVFR的主要功能是

• 面部修复技术（FRT）我们致力于增强视频中人脸的细节和清晰度，以使那些模糊或受损的人脸画面变得更加自然而清晰。
• 面部上色：为经历黑白或色彩失真的视频人脸注入生动的色彩，以提升视觉效果。
• 面部修复（Inpainting）我们致力于修复视频中人脸的缺失部分，包括被遮挡或损坏的区域，以还原人脸的完整细节。

SVFR技术的工作原理

• 任务整合是将多个任务或活动合并为一个整体的过程。它旨在提高效率和协调各项工作，以便更好地实现目标。通过任务整合，不同的任务可以相互关联和配合，从而减少重复劳动、避免资源浪费，并且能够更好地利用时间和人力资源。此外，任务整合还可以帮助团队成员更好地理解项目的全局视野，并促进团队之间的沟通与协作。因此，在进行任何项目或活动时，都应该考虑将相关的任务进行整合，以提高工作效率和达到预期目标。SVFR采用了视频人脸修复（BFR）、着色和修复任务的综合处理方式，通过一个整体框架来实现这些任务的协同作用，从而达到更好的修复效果。这种综合方法充分利用了各个任务之间相互补充的信息，有效提高了整体修复效果。
• 先验知识的生成和应用SVFR利用了Stable Video Diffusion（SVD）技术，结合生成和运动先验，以提升修复效果。通过SVD技术的强大生成能力和运动信息，模型能更深入地理解视频中的人脸运动情况，并确保时间上的连贯性。
• 嵌入任务通过引入可学习的任务嵌入，我们可以增强模型对特定任务的识别能力。这样一来，模型就能更好地理解输入数据所属的任务类型，并且能够更准确地进行修复工作。
• 统一潜在正则化（ULR）是一种方法，旨在通过统一处理潜在的正则化问题来提高模型的性能。使用ULR技术，鼓励不同子任务之间的特征共享。通过将各个任务的中间特征整合到一个共享的潜在空间中，ULR有助于模型学习更为普适的特征表达方式，从而提高修复质量。
• 学习面部特征的先验知识为了更好地提升修复质量，SVFR已经开始采用面部先验学习。通过结合面部地标等结构性信息，模型能够更加自然地融入面部结构数据，从而有效避免出现异常的面部结构和纹理失真问题。
• 自我引用的细化

  进一步细化自我引用在推理阶段，SVFR利用自引用细化策略，通过参考之前生成的帧来改进当前帧的修复结果，提高时间稳定性。这一方法有助于确保视频中人脸的平滑过渡和连贯性。

SVFR的项目所在地点

• 官方网站您可以在此链接中找到相关信息：https://wangzhiyaoo.github.io/SVFR
• Github代码库您可以在此链接找到相关内容：https://github.com/wangzhiyaoo/SVFR
• arXiv科技论文库请点击此链接获取PDF文件：https://arxiv.org/pdf/2501.01235

SVFR的使用范围

• 电影和电视剧的后期制作我们致力于修复老旧电影中那些模糊、损坏的人脸画面，使其恢复清晰、自然的细节，从而提升观影时的视觉享受。
• 网络视频创作的内容修复由于拍摄条件不佳而导致人脸质量较差的视频片段，以提升整体视频质量并增加观众的吸引力。
• 数字档案恢复我们将修复存储时间较长、质量有所下降的视频档案中的人脸部分，以保留这些宝贵的历史影像资料。