西安电子科技大学视频人脸修复算法研究成果被人工智能领域顶级会议录用

日前，人工智能领域CCF-A类顶级会议IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）2024年度的论文揭晓，西安电子科技大学通信工程学院何刚教师团队最新针对视频人脸修复算法研究成果被收录。

人脸恢复通常指从低质量的人脸图像中恢复出高质量细节的技术，例如去模糊、去噪声、恢复等。这些技术通过算法改善图像质量，使人脸特征更清晰。而视频人脸恢复则是将这一过程应用于视频序列，它不仅需要处理每一帧的图像质量，还要保证时间上的连贯性和自然过渡，确保视频中人脸的动态表现和质量的一致性。这要求算法能够有效处理视频中的运动模糊、压缩损失等问题。人脸恢复任务在最近几年被广泛研究，并且在工业界被广泛应用。

该论文研究首次提出了一种新颖的盲视频人脸恢复方法，即解析引导的时间一致性变换器（PGTFormer），旨在解决现有技术在处理低质量视频人脸时遇到的挑战。该方法无须预对齐即可恢复高保真的人脸细节，并增强视频中不同姿态变化的时间连贯性。PGTFormer利用语义解析指导选择最优人脸先验，生成时间上连贯且无缺陷的人脸结果。该研究还包括了一个时间空间矢量量化自编码器（TS-VQGAN）的预训练模型，以及一个时间解析引导的码本预测器（TPCP），这些创新技术显著提高了人脸恢复的效率和准确性。