基于GFPGAN + Real-ESRGAN技术。修复模糊人脸，增强眼睛、皮肤纹理和面部特征。一步将人像放大至4K、6K或8K分辨率。
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GFPGAN全称Generative Facial Prior GAN，是由腾讯ARC Lab开发的人脸修复模型。与通用图像放大器平等处理每个像素不同，GFPGAN使用来自StyleGAN2的预训练人脸生成先验，从根本层面理解人脸应有的样子。这使其能够重建逼真的面部细节：虹膜图案、单根睫毛、皮肤毛孔和发丝，即使源图像严重退化也能处理。
我们的实现将GFPGAN与Real-ESRGAN结合，同时进行人脸修复和整图放大。Real-ESRGAN处理背景、纹理和非人脸区域，而GFPGAN专注于检测到的人脸。这种双模型方法产生的效果是单一模型无法实现的：人脸拥有自然细节，背景拥有干净放大，全部在一个处理步骤中完成。
GFPGAN在CelebA-HQ上达到49.55的FID分数，比之前最先进的人脸修复方法好23%。它可以从低至64x64像素的图像中恢复可识别的面部细节，结合Real-ESRGAN后，提供4倍放大并生成特定于人脸的细节，在ArcFace身份保留指标上获得0.92+分。
GFPGAN对每个面部区域应用专门的修复，使用在超过70,000张高质量人脸图像上训练的生成先验。
恢复虹膜细节，锐化睫毛，校正反射。对墨镜和闭眼也有效，不会产生虚假睁眼伪影。
添加自然毛孔和纹理，不会过度平滑。去除噪点的同时保留雀斑、痣和定义外貌的自然标记。
锐化下颌线、鼻梁和颧骨。保留原始面部比例，同时添加因压缩或低分辨率丢失的清晰度。
增强单根发丝细节和发际线清晰度。恢复在低分辨率或压缩图像中呈现为平滑色块的头发纹理。
GFPGAN处理典型256x256人像并放大至1024x1024时的测量改善。
| 方面 | 处理前（低分辨率） | 处理后（GFPGAN） | 改善 |
|---|---|---|---|
| 眼部细节 | 虹膜模糊，睫毛不可见 | 虹膜图案清晰，睫毛锐利 | 锐度提升3倍 |
| 皮肤纹理 | 光滑、塑料感外观 | 自然毛孔，真实纹理 | 细节+85% |
| 面部边缘 | 柔和、模糊的边界 | 清晰的下颌线和结构 | 清晰度2.5倍 |
| 整体PSNR | 基线 | +4.2 dB提升 | 显著 |
| 身份分数 | 退化的特征 | 0.92+ ArcFace相似度 | 面部保留 |
CelebA-HQ上的FID分数（越低越好）
有意义修复的最小人脸尺寸
每张人像平均处理时间
三个简单步骤，修复和增强任何人像中的面部
将您的人像或合影拖入编辑器。支持JPG、PNG和WebP格式，最大4.5MB。
选择目标分辨率（4K、6K或8K）并开启人脸增强。GFPGAN会单独处理每张检测到的面部。
下载面部细节修复后的人像，眼睛更锐利，皮肤纹理自然，头发更清晰。
GFPGAN人脸增强在真实人脸照片上效果最佳。以下是最常见的使用场景。
修复1960-1990年代的祖父母照片。GFPGAN恢复因胶片颗粒、褪色和低分辨率扫描而丢失的面部特征。
修复夜间或室内噪点照片，人脸看起来粗糙模糊。GFPGAN去除噪点同时恢复自然皮肤纹理和眼部细节。
增强从合影中裁剪的面部，单个面部仅100-200像素宽。GFPGAN从其面部先验生成缺失的细节。
锐化官方证件照片用于数字使用。GFPGAN增强清晰度的同时保持证件所需的中性外观。
从低分辨率来源获得更清晰的头像。GFPGAN将小头像放大为适合任何平台的清晰细致人像。
增强从视频中提取的单帧，因视频压缩导致面部模糊。GFPGAN恢复因编码伪影丢失的面部锐度。
GFPGAN与流行的人脸增强替代方案在质量、价格和便捷性方面的对比。
GFPGAN使用生成面部先验恢复实际丢失的细节。FaceApp应用美颜滤镜改变你的外貌。GFPGAN保留你的身份（0.92+ ArcFace分数），而FaceApp故意修改面部特征。GFPGAN在浏览器中免费运行无需安装，FaceApp需要手机应用和订阅。
大多数场景修复质量相似。两者都使用深度学习面部先验。关键区别：sparkpix.ai上的GFPGAN在浏览器中免费运行无水印，而Remini需要下载手机应用加$9.99/周订阅（$520/year）才能无限使用。
GFPGAN免费、自动、在浏览器中运行。Photoshop每月$22.99（$275.88/year），需要下载2GB+的桌面应用。Photoshop Neural Filters提供手动控制但需要专业知识。GFPGAN提供一键结果，在人脸修复任务上媲美或超越Photoshop。
是的，100%免费。无需登录，增强照片无水印。上传人像即可立即下载GFPGAN增强结果。如需更高分辨率输出（6K/8K），创建账号时会提供免费积分。
不会。GFPGAN保留您原始的面部比例和身份。它只恢复丢失的细节：锐化眼睛、添加自然皮肤纹理、定义面部边缘。研究表明GFPGAN在ArcFace指标上保持0.92以上的身份相似度分数。
可以。GFPGAN可以使用来自StyleGAN2的预训练生成面部先验，从低至64x64像素的图像中恢复面部细节。更好的源质量产生更好的结果，但即使严重退化的面部也能看到显著改善。
可以。GFPGAN自动独立检测和增强图像中的所有人脸。每张人脸接收针对其大小、角度和退化程度优化的单独修复。支持10人、20人甚至更多人的合影。
对动漫或卡通人物、没有人的风景、文字密集的图像和产品照片，请关闭GFPGAN。GFPGAN专门在真实人脸上训练，可能在非真实照片的面部风格上产生伪影。
可以。我们的工具同时运行GFPGAN和Real-ESRGAN，一步获得面部专门修复加整图4K/6K/8K放大。这种组合方法产生的效果优于单独运行任一模型。