SVFR:全能视频人脸修复框架,支持提升清晰度、色彩填充和缺失补全等图像修复任务

本文涉及的产品
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简介: SVFR 是一个通用视频人脸修复框架,支持人脸修复、着色和修复任务,基于 Stable Video Diffusion 技术,提供高质量的视频修复效果。

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🚀 快速阅读

  1. 功能整合:SVFR 整合了视频人脸修复、着色和修复任务,提供统一的处理框架。
  2. 技术优势:基于 Stable Video Diffusion 的生成和运动先验,确保修复效果的时间连贯性。
  3. 应用场景:适用于影视后期制作、网络视频内容创作和数字档案修复等领域。

正文(附运行示例)

SVFR 是什么

SVFR

SVFR(Stable Video Face Restoration)是腾讯优图实验室与厦门大学联合推出的通用视频人脸修复框架。它整合了视频人脸修复(BFR)、着色和修复任务,基于 Stable Video Diffusion(SVD)的生成和运动先验,通过统一的人脸修复框架处理特定任务的信息。

SVFR 引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别,同时采用统一潜在正则化(ULR)来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。为了进一步提高修复质量和时间稳定性,SVFR 还引入了面部先验学习和自参考细化策略。

SVFR 的主要功能

  • 视频人脸修复(BFR):提升视频中人脸的细节和清晰度,使模糊或损坏的人脸画面变得更加清晰和自然。
  • 人脸着色:为黑白或色彩失真的视频人脸添加生动的色彩,增强视觉效果。
  • 人脸修复(Inpainting):修复视频中人脸的缺失部分,如遮挡或损坏的区域,恢复完整的人脸细节。

SVFR 的技术原理

  • 任务整合:SVFR 整合了视频人脸修复、着色和修复任务,通过一个统一的框架处理这些任务,实现协同增益。
  • 生成和运动先验:基于 Stable Video Diffusion 的生成和运动先验,增强修复效果,确保时间连贯性。
  • 任务嵌入:引入可学习的任务嵌入,增强模型对特定任务的识别能力。
  • 统一潜在正则化(ULR):采用 ULR 方法,鼓励不同子任务之间的特征共享,提升修复质量。
  • 面部先验学习:通过面部地标等结构先验,模型可以更自然地嵌入面部结构信息,避免面部结构异常和纹理失真。
  • 自引用细化:在推理阶段,通过参考之前生成的帧来优化当前帧的修复结果,增强时间稳定性。

如何运行 SVFR

1. 环境配置

首先,创建一个 conda 环境并安装依赖:

conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2
pip install -r requirements.txt

2. 下载模型

下载 Stable Video Diffusion 和 SVFR 的预训练模型:

conda install git-lfs
git lfs install
git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt models/stable-video-diffusion-img2vid-xt

手动下载 SVFR 的模型文件并放置在指定目录。

3. 运行推理

使用以下命令进行单任务或多任务推理:

python3 infer.py \
 --config config/infer.yaml \
 --task_ids 0 \
 --input_path ./assert/lq/lq1.mp4 \
 --output_dir ./results/

其中,task_ids 参数指定任务类型:

  • 0:视频人脸修复(BFR)
  • 1:人脸着色
  • 2:人脸修复(Inpainting)

资源


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