手机美图秀秀 ， 如今P图增加全新高科技 。
一言以蔽之 ， 不服气就GAN（转化成对抗网络） 。
不但可以照片模糊、失焦等难题 ， 还能去掉马赛克 。
自然 ， 也会随手帮你美肤 。
例如 ， 它是一张20年前的照片 ， 广为流传迄今早已越来越模糊不清了 。P图后 ， 实际效果是那样的：

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照片不是模糊不清了 ， 可是这一美肤实际效果……Emmm
乃至打上马塞克 ， 它也可以让你把肌肤“磨得”相对而言较为整平 。


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这就是美图照片近期发布的“老照片修复”作用 ， 可以获得那样的实际效果 ， 不仅仅仅靠传统式P图优化算法 ， 还用到了GAN 。
用GAN来P图
美图照片的GAN ， 名叫BeautyGAN ， 由美图照片影象试验室MTlab产品研发 。
关键用以处理照片被缩小 ， 或是夜拍、摄录或者颤动导致的照片模糊或是失焦等难题 。
修补一张照片一般分二步：人像图片修补和画质增强 。
人像图片修补
人像图片修补大部分对面部开展修补 ， 包含面部裁框和面部转化成修补 。
完成面部裁框层面 ， 美图照片放弃了过去单纯性运用双眼间隔来裁剪面部的方法 ， 而选用最少包围盒矩形来裁剪面部 ， 从总体上是那样的：
先用现阶段完善的根据CNN的人脸识别算法和面部两端对齐方式得到 图象中的面部点集 ， 测算另外接矩形框 ， 向外扩展获得面部的裁剪矩形框 。
随后根据面部的裁剪矩形框 ， 得到 面部的转动视角 ， 从原照中裁取放正后的面部图象 。
面部修补 ， 便是GAN充分发挥的地区 。
美图照片详细介绍称 ， 面部转化成存有五官形变、遗失挡住(如手、流海等)信息内容等 ， 造成绝大多数深度神经网络转化成的面部和真正面部存有很大差别 ， 转化成的脸一眼就可以看出去是假的 。


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还行StyleGAN出現了 ， 使用图象风格迁移能转化成真实面部 。但这只不过是转化成 ， 并不可以完成一对一的人脸修复 。
以便用StyleGAN ， 美图照片为其设计方案了一个伺服电机-音频解码器互联网方式 。
有人说 ， 在这个全过程中 ， 假如想重复使用伺服电机中的featuremap ， 保存面部的五官特点 ， 防止产生形变 ， 就必须将其和音频解码器相匹配尺寸的featuremap相互连接 。
与过去选用加的联接方式 ， 美图照片选用的是concat的方法 ， 可保存伺服电机构造的一部分featuremap ， 防止面部比较严重形变或是遗失面部挡住(如手、流海等)的信息内容 。
具体的操作流程 ， 是在互联网中 ， 键入一张s x s的图 ， 历经五次下采样 ， 获得一张尺寸s32 x s32的featuremap ， 再经过5次上采样 ， 转化成一张尺寸为S x S的修复脸部图 。


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以便进一步提高BeautyGAN的转化成工作能力 ， 美图照片还依靠了StyleGAN的训炼方法 。
最先 ， 她们训炼了音频解码器的转化成工作能力 ， 即键入一个尺寸为s32 x s32的任意空间向量 ， 根据逐级的上采样再加concat的任意空间向量 ， 最后转化成一张s x s尺寸的面部 ， 保证转化成的面部看不出来真伪 。

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