Didukung oleh GFPGAN + Real-ESRGAN. Pulihkan wajah buram, tingkatkan mata, tekstur kulit, dan fitur wajah. Upscale potret ke 4K, 6K, atau 8K dalam satu langkah.
Upload an image to enhance its resolution
Upload an image and click upscale to enhance
GFPGAN adalah singkatan dari Generative Facial Prior GAN, model restorasi wajah yang dikembangkan oleh Tencent ARC Lab. Berbeda dengan upscaler gambar umum yang memperlakukan semua pixel sama, GFPGAN menggunakan prior generatif wajah yang sudah dilatih dari StyleGAN2 untuk memahami bagaimana wajah manusia seharusnya terlihat pada tingkat fundamental. Ini memungkinkannya merekonstruksi detail wajah realistis: pola iris, bulu mata individual, pori-pori kulit, dan helai rambut, bahkan dari gambar sumber yang sangat rusak.
Implementasi kami menggabungkan GFPGAN dengan Real-ESRGAN untuk restorasi wajah dan upscaling gambar penuh secara bersamaan. Real-ESRGAN menangani latar belakang, tekstur, dan area non-wajah, sementara GFPGAN fokus secara eksklusif pada wajah yang terdeteksi. Pendekatan model ganda ini menghasilkan hasil yang tidak dapat dicapai oleh satu model saja: wajah dengan detail alami dan latar belakang dengan upscaling bersih, semua dalam satu langkah pemrosesan.
GFPGAN mencapai skor FID 49.55 di CelebA-HQ, 23% lebih baik dari metode restorasi wajah mutakhir sebelumnya. Dapat memulihkan detail wajah yang dapat dikenali dari gambar sekecil 64x64 pixels, dan dikombinasikan dengan Real-ESRGAN, memberikan upscaling 4x dengan generasi detail spesifik wajah yang mendapat skor 0.92+ pada metrik pelestarian identitas ArcFace.
GFPGAN menerapkan restorasi khusus ke setiap area wajah, menggunakan prior generatif yang dilatih dengan lebih dari 70,000 gambar wajah berkualitas tinggi.
Memulihkan detail iris, ketajaman bulu mata, dan mengoreksi refleksi. Bekerja pada kacamata hitam dan mata tertutup tanpa menghasilkan artefak mata terbuka palsu.
Menambahkan pori-pori dan tekstur alami tanpa over-smoothing. Menghilangkan noise sambil mempertahankan bintik, tahi lalat, dan tanda alami yang mendefinisikan penampilan Anda.
Mempertajam garis rahang, tulang hidung, dan tulang pipi. Mempertahankan proporsi wajah asli sambil menambahkan definisi yang hilang akibat kompresi atau resolusi rendah.
Meningkatkan detail helai individual dan definisi garis rambut. Memulihkan tekstur rambut yang muncul sebagai blob halus di gambar resolusi rendah atau terkompresi.
Peningkatan terukur ketika GFPGAN memproses potret tipikal 256x256 yang di-upscale ke 1024x1024.
| Aspek | Sebelum (Resolusi rendah) | Sesudah (GFPGAN) | Peningkatan |
|---|---|---|---|
| Detail Mata | Iris buram, bulu mata tidak terlihat | Pola iris terlihat, bulu mata tajam | 3x lebih tajam |
| Tekstur Kulit | Tampilan halus, plastik | Pori-pori alami, tekstur realistis | +85% detail |
| Tepi Wajah | Batas lembut dan tidak jelas | Garis rahang dan struktur tajam | 2.5x lebih jelas |
| PSNR Keseluruhan | Baseline | +4.2 dB peningkatan | Signifikan |
| Skor Identitas | Fitur terdegradasi | 0.92+ kemiripan ArcFace | Wajah terjaga |
Skor FID di CelebA-HQ (lebih rendah lebih baik)
Ukuran wajah minimum untuk restorasi bermakna
Waktu pemrosesan rata-rata per potret
Tiga langkah sederhana untuk memulihkan dan meningkatkan wajah di potret apa pun
Seret potret atau foto grup Anda ke editor. Mendukung format JPG, PNG, dan WebP hingga 4.5MB.
Pilih resolusi Anda (4K, 6K, atau 8K) dan aktifkan Peningkatan Wajah. GFPGAN memproses setiap wajah yang terdeteksi secara individual.
Unduh potret Anda dengan detail wajah yang dipulihkan, mata lebih tajam, tekstur kulit alami, dan definisi rambut yang lebih baik.
GFPGAN bekerja paling baik pada wajah manusia nyata dalam foto. Berikut skenario paling umum.
Pulihkan foto kakek-nenek dari tahun 1960-1990. GFPGAN memulihkan fitur wajah yang hilang karena grain film, pudar, dan pemindaian resolusi rendah.
Perbaiki foto malam atau dalam ruangan yang bising di mana wajah terlihat kasar dan lembut. GFPGAN menghilangkan noise sambil memulihkan tekstur kulit dan detail mata.
Tingkatkan wajah yang di-crop dari foto grup di mana wajah individual hanya 100-200 pixel lebarnya. GFPGAN menghasilkan detail yang hilang dari prior wajahnya.
Pertajam foto dokumen resmi untuk penggunaan digital. GFPGAN meningkatkan kejelasan sambil mempertahankan tampilan netral yang diperlukan untuk ID.
Dapatkan foto profil yang lebih jelas dari sumber resolusi rendah. GFPGAN meng-upscale avatar kecil menjadi potret detail yang cocok untuk platform apa pun.
Tingkatkan frame tunggal yang diekstrak dari video di mana wajah terlihat lembut karena kompresi video. GFPGAN memulihkan ketajaman wajah yang hilang karena artefak encoding.
Bagaimana GFPGAN dibandingkan dengan alternatif peningkatan wajah populer dalam kualitas, harga, dan kemudahan.
GFPGAN memulihkan detail nyata yang hilang menggunakan prior generatif wajah. FaceApp menerapkan filter kecantikan yang mengubah penampilan Anda. GFPGAN mempertahankan identitas Anda (0.92+ ArcFace) sementara FaceApp sengaja memodifikasi fitur wajah. GFPGAN berjalan gratis di browser tanpa perlu install app, sementara FaceApp memerlukan app mobile dan langganan.
Kualitas restorasi serupa untuk sebagian besar kasus. Keduanya menggunakan prior wajah deep learning. Perbedaan utama: GFPGAN di sparkpix.ai berjalan gratis di browser Anda tanpa watermark, sementara Remini memerlukan download app mobile plus langganan $9.99/minggu ($520/year) untuk penggunaan tidak terbatas.
GFPGAN gratis, otomatis, dan berjalan di browser Anda. Photoshop seharga $22.99/bulan ($275.88/year) dan memerlukan download aplikasi 2GB+. Neural Filters Photoshop menawarkan kontrol manual tetapi memerlukan keahlian. GFPGAN memberikan hasil satu klik yang menyamai atau melampaui Photoshop untuk tugas restorasi wajah.
Ya, 100% gratis. Tanpa login diperlukan, tanpa watermark pada foto yang ditingkatkan. Unggah potret dan unduh hasil yang ditingkatkan GFPGAN secara instan. Untuk output resolusi lebih tinggi (6K/8K), kredit gratis disediakan saat membuat akun.
Tidak. GFPGAN mempertahankan proporsi wajah asli dan identitas Anda. Hanya memulihkan detail yang hilang: ketajaman mata, tekstur kulit alami, dan definisi tepi wajah. Penelitian menunjukkan GFPGAN mempertahankan skor kemiripan identitas di atas 0.92 pada metrik ArcFace.
Ya. GFPGAN dapat memulihkan detail wajah dari gambar sekecil 64x64 pixels menggunakan prior generatif wajah pra-latih dari StyleGAN2. Kualitas sumber yang lebih baik menghasilkan hasil yang lebih baik, tetapi wajah yang sangat rusak sekalipun melihat peningkatan signifikan.
Ya. GFPGAN secara otomatis mendeteksi dan meningkatkan semua wajah dalam gambar secara independen. Setiap wajah menerima restorasi individual yang dioptimalkan untuk ukuran, sudut, dan tingkat degradasinya. Foto grup dengan 10, 20, atau lebih orang didukung sepenuhnya.
Nonaktifkan GFPGAN untuk karakter anime atau kartun, pemandangan tanpa orang, gambar dengan banyak teks, dan foto produk. GFPGAN dilatih secara eksklusif pada wajah manusia nyata dan mungkin menghasilkan artefak pada gaya wajah non-fotografis.
Ya. Alat kami menjalankan GFPGAN bersama Real-ESRGAN secara bersamaan, memberikan restorasi wajah spesifik plus upscaling gambar penuh ke 4K/6K/8K dalam satu langkah. Pendekatan gabungan ini menghasilkan hasil yang lebih baik daripada menjalankan salah satu model secara terpisah.
Unggah potret dan dapatkan detail wajah yang dipulihkan AI dalam waktu kurang dari 45 detik. Gratis, tanpa login.