提升英语能力，报名英语班！

haoping，jilituijian！！！！！！！！！！！！！！！jingdiandezhandoujiaoseyiquanxindebiaoxianxingshizhongxinyanyiyudaorangnixindongdeta，zhiyaonizugouyoumeili，meicidouhuiyoubuyiyangdexinxiantiyan。baohanfengfuduoyangdezhiweixinxi，manzubutongrenqundeqiuzhixuqiu，kuaisutixian。fukejingdianchuanqi，huiyizhongdechuanqishijie，yaoqingzijihaoxiongdijiaru，suishisuidibaozhuang。萬(wan)字(zi)解(jie)讀(du)首(shou)篇(pian)「人(ren)臉(lian)復(fu)原(yuan)」綜(zong)述(shu)！南(nan)大(da)、中(zhong)山(shan)、澳(ao)國(guo)立(li)、帝(di)国理(li)工(gong)等(deng)聯(lian)合(he)發(fa)布(bu)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)读】「人脸复原」 技(ji)術(shu) 首篇综述！

近(jin)年(nian)來(lai)，隨(sui)著(zhu)(zhe)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)的(de)发展(zhan)和(he)大規(gui)模(mo)數(shu)據(ju)集(ji)的出(chu)現(xian)，深度学习在(zai)很(hen)多(duo)領(ling)域(yu)也(ye)取(qu)得(de)了(le)進(jin)展，但(dan)其(qi)中「人脸复原」（Face Restoration）任(ren)務(wu)仍(reng)然(ran)缺(que)乏(fa)系(xi)統(tong)性(xing)的综述。

最(zui)近，来自(zi)南京(jing)大学、澳大利(li)亞(ya)国立大学、中山大学、帝国理工学院(yuan)和騰(teng)訊(xun)的研(yan)究(jiu)者(zhe)們(men)全(quan)面(mian)回(hui)顧(gu)並(bing)總(zong)結(jie)了基(ji)於(yu)深度学习的人脸复原技术的研究进展，對(dui)人脸复原方(fang)法(fa)进行(xing)了分(fen)類(lei)，討(tao)論(lun)了網(wang)絡(luo)架(jia)構(gou)、損(sun)失(shi)函(han)数和基準(zhun)数据集，并对现有(you)SOTA方法进行了系统性性能(neng)評(ping)測(ce)。

论文(wen)鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/abs/2211.02831

倉(cang)庫(ku)链接：https://github.com/TaoWangzj/Awesome-Face-Restoration

這(zhe)篇文章(zhang)也是(shi)人脸复原领域首篇综述，其主(zhu)要(yao)貢(gong)獻(xian)為(wei)：

1. 回顾了人脸复原任务中主要的退(tui)化(hua)模型(xing)、常(chang)用(yong)的评價(jia)指(zhi)標(biao)，并总结了人脸圖(tu)像(xiang)顯(xian)著性的特(te)點(dian)；

2. 总结了目(mu)前(qian)人脸复原面臨(lin)的挑(tiao)戰(zhan)，对现有方法进行分类及(ji)概(gai)述。方法主要包(bao)括(kuo)兩(liang)大类:基于先(xian)驗(yan)的深度学习复原方法和無(wu)先验的深度学习复原方法；

3. 梳(shu)理了方法中使(shi)用的基本(ben)网络架构、基本网络模塊(kuai)、损失函数和标准数据集；

4. 在公(gong)共(gong)基准数据集上(shang)对现有SOTA方法进行了系统性實(shi)验评测；

5. 分析(xi)了人脸复原任务未(wei)来发展前景(jing)。

文章的整(zheng)體(ti)架构

研究背(bei)景

人脸复原(Face Restoration, FR)是底(di)層(ceng)視(shi)覺(jiao)中壹(yi)個(ge)特定(ding)的图像复原問(wen)題(ti)，旨(zhi)在從(cong)低(di)質(zhi)量(liang)的輸(shu)入(ru)人脸图像中恢(hui)复出高(gao)质量的人脸图像。通(tong)常来說(shuo)，退化模型可(ke)以(yi)描(miao)述为：

其中I(lq)是低质量人脸图像， D是與(yu)噪(zao)聲(sheng)不(bu)相(xiang)關(guan)的退化函数， n是加(jia)性高斯(si)噪声。當(dang)退化函数D不同(tong)的時(shi)候(hou)，就(jiu)对應(ying)了不同的退化模型。因(yin)此(ci)，FR任务可以视为是求(qiu)解上述退化模型的逆(ni)過(guo)程(cheng)，它(ta)可以表(biao)示(shi)为：

其中根(gen)据退化函数不同，人脸复原任务主要可以分为以下(xia)五(wu)大类，其分別(bie)对应着不同的退化模型：

1. 人脸去(qu)噪任务(Face Denoising, FDN)：去除(chu)人脸图像中的噪声，恢复出高质量的人脸；

2. 人脸去模糊(hu)任务(Face Deblurring, FDB)：去除人脸图像中的模糊，恢复出高质量的人脸；

3. 人脸超(chao)分辨(bian)率(lv)任务(Face Super-Resolution, FSR)：从低质量的低分辨率人脸中恢复出高分辨率高质量的人脸；

4. 人脸去偽(wei)影(ying)任务(Face Artifact Removal, FAR)：去除人脸图像壓(ya)縮(suo)过程中出现的伪影，恢复出高质量的人脸；

5. 盲(mang)人脸复原任务(Blind Face Restoration, BFR)：將(jiang)未知(zhi)退化的低质量人脸复原成(cheng)高质量人脸；

人脸特点

与一般(ban)自然图像的复原任务不同，人脸图像具(ju)有很強(qiang)的结构性信(xin)息(xi)，因此人脸复原任务可以利用人脸图像的先验信息来輔(fu)助(zhu)人脸的复原过程，先验信息主要可以分为以下三(san)部(bu)分：

人的屬(shu)性信息：如(ru)性别，年齡(ling)，是否(fou)佩(pei)戴(dai)眼(yan)鏡(jing)，如下图所(suo)示；

人的身(shen)份(fen)信息；

其他(ta)先验信息：如下图所示，代(dai)表性的先验有人脸landmark，人脸熱(re)图，人脸解析图和3D人脸先验；

人脸复原面临的主要挑战

1. 人脸复原本身是一个不適(shi)定的问题。

因为低质量人脸图像的退化类型和退化參(can)数是事(shi)先未知的，从退化的图像中估(gu)計(ji)高质量的人脸图像是一个不适定问题。

另(ling)一方面，在实際(ji)場(chang)景中，人脸图像的退化是复雜(za)多樣(yang)的。因此，如何(he)設(she)计有效(xiao)并且(qie)魯(lu)棒(bang)的人脸复原模型来解決(jue)这个不适定的问题具有一定的挑战性。

2. 探(tan)索(suo)未知的人脸先验較(jiao)为困難(nan)。

现有人脸复原算(suan)法很难充(chong)分利用人脸先验知識(shi)，因为人脸先验（例(li)如面部成分和面部标誌(zhi)）通常是从低质量人脸图像中估计的，低质量的人脸可能造(zao)成先验估计的不准確(que)，这直(zhi)接影響(xiang)人脸复原算法的性能。

另一方面，真(zhen)实场景拍(pai)攝(she)的人脸图像往(wang)往包含(han)复杂多样的退化类型，找(zhao)到(dao)合适的人脸先验来辅助人脸复原过程是非(fei)常困难的。因此，如何挖(wa)掘(jue)合理的人脸先验具有一定的挑战性。

3. 缺乏大型公開(kai)基准数据集。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法在人脸复原方面表现出令(ling)人印(yin)象(xiang)深刻(ke)的性能。大多数基于深度学习的人脸复原方法强烈(lie)依(yi)賴(lai)于大规模数据集来訓(xun)練(lian)网络。

然而(er)，目前大多数人脸复原方法通常在非公开数据集上训练或(huo)测試(shi)的。因此，目前很难直接公平(ping)地(di)比(bi)较现有人脸复原方法。

此外(wai)，缺乏高质量和大规模的基准限(xian)制(zhi)了模型的潛(qian)力(li)。然而，如何獲(huo)得大规模的人脸数据依然很困难，因此，为人脸复原任务构建(jian)合理的公开基准数据集有一定的挑战性。

4. 人脸复原算法在实际场景下泛(fan)化能力有限。

盡(jin)管(guan)基于深度学习方法在人脸复原方面取得了较好的性能，但大多数方法是依赖監(jian)督(du)策(ce)略(lve)进行训练。

也就是说，这些(xie)方法需(xu)要成对的(低质量和高质量图像对) 数据集，如果(guo)这个條(tiao)件(jian)不滿(man)足(zu)，它们性能會(hui)大幅(fu)度降(jiang)低。

另一方面，很难在现实场景中收(shou)集到具有成对样本的大规模数据集。因此，在合成数据集上训练的算法在实际场景下泛化能力很弱(ruo)，从而限制了模型在实际场景中的适用性。因此，如何提(ti)高人脸算法在实际场景下泛化能力具有一定的挑战性。

人脸复原方法总结与分类

到目前为止(zhi)，研究人員(yuan)提出了許(xu)多人脸复原算法来嘗(chang)试解决上述的挑战。下图显示了基于深度学习的人脸复原方法的一个簡(jian)明(ming)的裏(li)程碑(bei)。

如图所示，自2015年以来，基于深度学习的人脸复原方法的数量逐(zhu)年增(zeng)加。

这些人脸复原方法分为两类：基于先验的深度学习复原方法和基于非先验的深度学习复原方法。

而对于基于先验的深度学习复原方法，我(wo)们将其分为三类: 基于幾(ji)何先验的深度学习复原方法，基于参考(kao)先验的深度复原方法和基于生(sheng)成先验的深度复原方法。

下面对具有代表性的人脸复原算法进行简要介(jie)紹(shao)。

基于几何先验的深度复原方法（Geometric Prior Based Deep Restoration Methods）

該(gai)方法主要利用图像中人脸獨(du)特的几何形(xing)狀(zhuang)和空(kong)間(jian)分布信息来幫(bang)助模型逐步(bu)恢复高质量的人脸。典(dian)型的几何先验有人脸landmark，人脸热图，面部解析图和面部成分。代表性工作(zuo)有：

SuperFAN：是第(di)一个同时实现人脸超分辨率和人脸landmark定位(wei)任务的端(duan)到端方法。

这个方法的核(he)心(xin)思(si)路(lu)是使用联合任务训练策略来引(yin)导网络学习更(geng)多的人脸几何信息来辅助模型实现高效的人脸超分辨率和人脸landmark定位。

MTUN：是一个包含两个分支(zhi)网络的人脸复原方法，其中第一个分支网络用来实现人脸图像的超分辨率，第二(er)个分支用于估计面部組(zu)成的热力图。

这个方法表明，利用低质量人脸图像中的人脸元素(su)信息可以进一步提高算法人脸复原的性能。

PSFR-GAN：是一種(zhong)基于多尺(chi)度漸(jian)进式(shi)网络的盲人脸复原方法。这个方法的核心思路是通过使用多尺度低质量人脸图像和人解析图作为输入，通过語(yu)義(yi)感(gan)知風(feng)格(ge)轉(zhuan)換(huan)来逐步恢复出人脸的面部細(xi)節(jie)。

基于参考先验的深度复原方法（Reference Prior Based Deep Restoration Methods

以往人脸复原方法只(zhi)是依靠(kao)退化图像来估计人脸先验，然而人脸图像退化过程通常是高度病(bing)態(tai)的，僅(jin)仅通过退化的图像这些方法无法获得准确的人脸先验。

因此，另外一类方法通过使用額(e)外的高质量人脸图像来获得的面部结构或面部成分字典作为人脸参考先验来指导模型进行高效地人脸复原。代表性工作有：

GFRNet: 该网络模型由(you)一个扭(niu)曲(qu)网络(WarpNet)和一个重(zhong)构网络(RecNet)。WarpNet是来提供(gong)扭曲引导信息，目的是通过生成流(liu)场对参考图像进行扭曲来糾(jiu)正(zheng)面部的姿(zi)勢(shi)和表情(qing)。RecNet将低质量的图像和扭曲的引导信息同时作为输入来產(chan)生高质量的人脸图像。

GWAInet:这个工作是在GFRNet的基礎(chu)上提出的，它以对抗(kang)生成的方式进行训练，以生成高质量的人脸图像。与GFRNet相比，GWAInet在训练階(jie)段(duan)不依赖人脸标記(ji)，这个模型更加关註(zhu)整个人脸區(qu)域从而增加了模型的鲁棒性。

DFDNet: 该方法首先利用K-means算法从高质量图像中为感知上显著的面部成分(即(ji)左(zuo)/右(you)眼睛(jing)、鼻(bi)子(zi)和嘴(zui))生成深度字典；然後(hou)，从生成的组件字典中選(xuan)擇(ze)最相似(si)的组件特征(zheng)，将细节转移(yi)到低质量的人脸图像中，指导模型进行人脸复原。

基于生成先验的深度复原方法（Generative Prior Based Deep Restoration Methods）

随着生成对抗网络(GAN)的快(kuai)速(su)发展，研究发现，預(yu)训练的人脸GAN模型，如StyleGAN、StytleGAN2能夠(gou)提供更加豐(feng)富(fu)的人脸先验(如几何和面部紋(wen)理)。

因此，研究人员开始(shi)利用GAN生成的先验辅助模型进行人脸复原。代表性工作有：

PULSE: 这个工作核心是叠(die)代優(you)化预训练StyleGAN的latent code, 直到输出和输入之(zhi)间的距(ju)離(li)低于閾(yu)值(zhi)，从而实现高效的人脸超分辨率。

GFP-GAN:这个工作利用预先训练的GAN模型中丰富多样的先验作为生成先验来指导模型进行盲人脸复原。这个方法主要包含一个降质去除模块和一个基于预训练GAN模型的先验模块，这两个模块通过一个latent code連(lian)接和几个通道分割(ge)空间特征转换层进行高效信息傳(chuan)遞(di)。

GPEN:这个方法核心思路是有效整合GAN和DNN两中不同的框(kuang)架优势实现高效的人脸复原。GPEN首先学习一个用于生成高质量人脸图像的GAN模型；然后将这个预先训练好的GAN模型嵌(qian)入到一个深度卷(juan)積(ji)网络中作为先验解碼(ma)器(qi)；最后通过微(wei)調(tiao)这个深度卷积网络实现人脸复原。

基于非先验的深度复原方法：（Non-prior Based Deep Restoration Methods）

雖(sui)然大多数基于深度学习的人脸复原方法可以在人脸先验的帮助下恢复满意(yi)的人脸，但依赖于人脸先验在一定程度上加劇(ju)了生成人脸图像的成本。

为了解决这一问题，另外一类方法旨在设计一个端到端的网络模型来直接学习低质量和高质量人脸图像之间的映(ying)射(she)函数，而不需要引入任何额外的人脸先验。代表性工作有：

BCCNN: 一种用于人脸超分辨的雙(shuang)通道卷积神(shen)經(jing)网络模型。它由一个特征提取器和一个图像生成器组成，其中特征提取器从低分辨率人脸图像中提取鲁棒的人脸表示而图像生成器自适应地将提取的人脸表示与输入的人脸图像进行融(rong)合，生成高分辨率图像。

HiFaceGAN: 这个方法将人脸复原问题转化为语义引导的生成问题，并设计了HifaceGAN模型来实现人脸复原。这个网络模型是一个包含多个協(xie)作抑(yi)制模块和補(bu)充模块的多阶段框架，这种结构设计減(jian)少(shao)了模型对退化先验或训练结构的依赖性。

RestoreFormer: 这是一种基于Transformer的端到端人脸复原方法。它主要探索了对上下文信息建模的全空间注意力機(ji)制。

这个方法核心思路主要有两点，第一个是提出了一个多頭(tou)交(jiao)叉(cha)注意力层来学习损壞(huai)查(zha)詢(xun)和高质量鍵(jian)值对之间的全空间交互(hu)。第二点是，注意力机制中的key-value 对是从高质量字典中采(cai)样获得的，它蘊(yun)含高质量的人脸特征。

下图全面地总结了近年来基于深度学习的人脸复原方法的特点。

其中Plain表示基于非先验的深度复原方法，Facial component 和Geometric prior 表示基于几何先验的深度复原的两类方法，Reference prior表示基于参考先验的深度复原方法，Generative prior 表示基于非先验的深度复原方法，Deep CNN, GAN, ViT分别表示模型使用深度卷积神经网络，生成对抗网络和Visual Transformer网络结构。

技术发展回顾

这个部分全面地回顾了基于深度学习的人脸复原方法的技术发展过程，主要从以下几个方面进行总结和分析：网络模型的基本架构、使用的基本模块、模型使用的损失函数和人脸相关的基准数据集。

网络架构

现有基于深度学习的人脸复原方法的网络架构主要分为三类：基于先验引导的方法，基于GAN网络结构的方法和基于ViT网络结构的方法。因此，我们将在本节讨论这些发展。

基于先验引导的方法

这类方法主要可以分为四(si)种，分别为基于前置(zhi)先验的人脸复原方法（Pre-prior face restoration method），联合先验估计和人脸复原的方法（Joint prior face restoration method），基于中间先验的人脸复原方法（Pre-prior face restoration method），基于参考先验的人脸复原方法（Reference-prior face restoration method）。

以上四种方法的简明结构图如下所示：

基于前置先验的人脸复原方法通常先使用先验估计网络(如人脸先验估计网络或预训练的人脸GAN模型)从低质量输入图像中估计人脸先验，然后利用一个网络利用人脸先验和人脸图像生成高质量的人脸。

典型的方法如下图所示，研究人员设计了一个人脸解析网络，先从输入模糊人脸图像中提取人脸语义标簽(qian)，然后将模糊图像和人脸语义标签同时输入一个去模糊网络中来生成清(qing)晰(xi)的人脸图像。

联合先验估计和人脸复原方法主要是挖掘了人脸先验估计任务和人脸复原任务之间的互补性关系。这类方法通常联合训练人脸复原网络和先验估计网络，因此这类方法同时兼(jian)顾了两个子任务的优点，这能直接提高人脸复原任务的性能。

典型的方法如下图所示，研究人员提出了一种联合人脸对齊(qi)和人脸超分辨率的网络模型，该方法共同估计人脸的landmark 位置和超分辨率人脸图像。

基于中间先验的人脸复原方法的核心思路是首先使用一个复原网络生成粗(cu)人脸图像，然后从粗图像中估计人脸先验信息，这样比直接从输入的低质量的图像可以获得更精(jing)确的先验信息。

典型的方法如下图所示，研究人员提出了FSRNet网络模型，这个模型在网络中间进行人脸先验估计。

具体的，FSRNet先用一个粗SR网络对图像进行粗恢复；然后分别用一个细SR编码器和一个先验估计网络对粗结果图像进行先验估计和细化；最后将图像细化特征和先验信息同时输入到一个精细SR解码器，恢复出最終(zhong)的结果。

基于GAN网络结构的方法

这类方法主要分为两种类型：基于樸(pu)素GAN架构的方法（Plain GAN method）和基于预训练GAN嵌入式结构的方法（Pre-trained GAN embedding method）。

这两种方法的简明结构图如下所示：

基于普(pu)通GAN架构的方法通常是在网络模型中引入对抗性损失，然后使用对抗性学习策略来联合优化判(pan)别器和生成器（人脸复原网络），从而生成更加逼(bi)真的人脸图像。

典型的方法如下图所示，研究人员提出了HLGAN网络模型，这个模型由两个生成对抗网络组成。

第一个是 High-to-Low GAN网络，它使用非成对的图像进行训练来学习高分辨率图像的退化过程。第一个网络的输出（即低分辨率人脸图像）被(bei)用来训练第二个 Low-to-High GAN网络，从而实现人脸超分辨率。

基于预训练GAN嵌入式结构的方法的核心思路是利用预训练的人脸GAN模型（如 StyleGAN）中的潜在先验，然后将潜在先验融合到人脸复原的过程中，借(jie)助于潜在先验和对抗学习策略来实现高效的人脸复原。

典型的方法如下图所示，研究人员设计了一个GFP-GAN 模型，这个模型主要包含一个降质去除模块和一个基于预训练GAN模型的先验模块，这两个模块通过一个latent code连接和几个通道分割空间特征转换层进行高效信息传递。

基于ViT网络结构的方法

最近Visual Transformer (ViT)网络架构在自然语言(yan)處(chu)理和计算机视觉等领域表现出了卓(zhuo)越(yue)的性能，这也啟(qi)发了Transformer 架构在人脸复原任务的应用。

典型的方法如下图所示，基于Swin Transformer，研究人员提出了一种用于人脸复原的端到端Swin Transformer U-Net (STUNet)网络。

在 STUNet 中，transformer模块利用自注意力机制和移位窗(chuang)口(kou)策略来帮助模型关注更多有利于人脸复原的重要特征，这个方法取得了良(liang)好的性能。

网络模型中常用的模块

在人脸复原领域，研究者们设计了各(ge)种类型的基础模块来构建出强大的人脸复原网络。常用的基础模块如下图所示，其中这些基础模块主要有殘(can)差(cha)模块（Residual Block），Dense模块（Dense Block），注意力模块（Channel attention block, Residual channel attention block, spatial attention block）和Transformer 模块（Transformer block）。

损失函数

人脸复原任务中常見(jian)的损失函数主要有以下几类：Pixel-wise loss (主要包括L1和L2损失), Perceptual loss, Adversarial loss, face-specific loss。各項(xiang)人脸复原方法以及他们使用的损失函数总结在下表中：

数据集

人脸复原任务相关的公开数据集以及相关统计信息总结如下：

性能比较

本文总结并测试了一些具有代表性的人脸复原方法在PSNR/SSIM/MS-SSIM/LPIPS/NIQE等方面的性能

定量结果比较

定性结果比较

方法复杂性比较

未来发展方向(xiang)

尽管基于深度学习的人脸复原方法已(yi)经取得了一定的进展，但是仍然存(cun)在许多挑战和未解决的问题。

网络结构设计

对于基于深度学习的人脸复原方法，网络结构可以对方法的性能产生显著的影响。

例如，由于Transformer 架构的强大能力，最近的基于Transformer 的方法通常具有更好的性能。基于GAN的方法可以生成视觉上令人更加愉(yu)悅(yue)的人脸图像。

因此，在设计网络时，值得从不同的结构如CNN、GAN和ViT中进行学习和研究。

另一方面，最近基于Transformer的模型通常含有更大的参数，并且需要更高的计算成本，这使得它们难以部署(shu)在邊(bian)緣(yuan)设備(bei)中。

因此，如何设计一个性能强大的輕(qing)量級(ji)网络是未来工作的另一个潜在研究方向。

面部先验与网络的融合

作为特定领域的图像复原任务，人脸特征可以用于人脸复原任务。在设计模型时，许多方法旨在利用人脸先验来恢复真实的人脸细节。

尽管一些方法试图将几何先验、面部组件、生成先验或3D先验引入人脸复原的过程，但如何将先验信息更加合理地集成到网络中仍然是这个任务一个有前途(tu)的方向。

此外，进一步挖掘新的与人脸相关的先验，例如来自预训练GAN的先验或网络中的数据统计，也是这个任务的另一个方向。

损失函数和评价指标

对于人脸复原任务，廣(guang)泛使用的损失函数有 L1 损失、L2 损失、感知损失、对抗性损失和人脸特定损失，如表3所示。

现有方法通常不使用單(dan)个损失函数，而是将多个损失函数与相应的權(quan)重相结合训练模型。但是，目前還(hai)不清楚(chu)如何设计更加合理的损失函数来指导模型训练。

因此，在未来，预计会有更多的工作尋(xun)求更准确的损失函数（例如，通用或人脸任务驅(qu)動(dong)的损失函数），以促(cu)进人脸复原这个任务的发展。此外，损失函数可以直接影响模型的评估结果。如表 5、6和7所示，L1损失和L2损失在PSNR、SSIM和MS-SSIM 方面往往获得更好的结果。

感知损失和对抗性损失往往会产生更令人愉悦的结果（即产生高 LPIPS、FID和NIQE值）。因此，如何开发能够兼顾人和机器两方面的指标进行模型性能更加合理地评估也是未来一个很重要的方向。

计算开銷(xiao)

现有的人脸复原方法通常是通过显著地增加网络的深度或寬(kuan)度来提高复原性能，而忽(hu)略了模型的计算成本。

繁(fan)重的计算成本阻(zu)止了这些方法在資(zi)源(yuan)有限的環(huan)境(jing)中使用，例如移动或嵌入式设备。

例如，如表8所示，最先进的方法RestoreFormer 有72.37M参数量和340.80G MACs的计算量，这在现实世(shi)界(jie)的应用程序(xu)中部署它是非常困难的。因此，开发具有更少计算成本的模型是未来重要的方向。

基准数据集

与图像去模糊、图像去噪和图像去霧(wu)等其他底层视觉任务不同，人脸复原的标准评估基准很少。

例如，大多数人脸复原方法通常在私(si)有数据集上进行实验（从FFHQ合成训练集）。

研究人员可能傾(qing)向于使用偏(pian)向于他们提出的方法的数据。另一方面，为了进行公平比较，后續(xu)工作需要花(hua)費(fei)大量时间来合成私有数据集并重新训练其他比较方法。此外，最近广泛使用的数据集规模通常较小(xiao)，不适合深度学习方法。

因此，开发标准的基准数据集是人脸复原任务的一个方向。未来，我们期(qi)望(wang)社(she)区的研究人员能够构建更多标准和高质量的基准数据集。

视頻(pin)人脸复原

随着手(shou)机和相机等移动设备的普及，视频人脸复原任务變(bian)得越来越重要。然而，现有的工作主要集中在图像人脸复原任务上，而视频相关的人脸复原工作较少。

另一方面，视频去模糊、视频超分辨率和视频去噪等其他底层视觉任务近年来发展迅(xun)速。

因此，视频人脸复原是社区的一个潜在方向。视频人脸复原任务可以从以下两个方面来考慮(lv)。

首先，对于基准数据集，我们可以考虑为此任务构建高质量的视频数据集，这可以快速促进视频相关算法的设计和评估，这有利于人脸复原社区的发展；

其次(ci)，对于视频复原方法，我们应该通过充分考虑连续视频幀(zhen)之间的空间和时间信息来开发基于视频的人脸复原方法。

真实世界的人脸复原和应用

现有方法依靠合成数据来训练网络模型。然而，经过训练的网络不一定在现实世界的场景中表现出良好的泛化能力。

如图19所示，大多数人脸复原方法在面对真实世界的人脸图像时效果不佳(jia)。因为合成数据和现实世界数据之间存在很大的数据域差距。

尽管一些方法引入了一些解决方案(an)来解决这个问题，例如无监督技术或学习真实图像退化技术。然而，他们仍然依赖于一些特定的假(jia)设，即所有图像都(dou)有类似的退化。

因此，现实世界的应用仍然是人脸复原任务的一个具有挑战性的方向。

其他相关任务

除了上面讨论的人脸复原任务，还有很多与人脸复原相关的任务，包括人脸修(xiu)飾(shi)、照(zhao)片(pian)素描合成、人脸到人脸翻(fan)譯(yi)、人脸修复、顏(yan)色(se)增强和舊(jiu)照片恢复。

例如，面部修复旨在通过匹(pi)配(pei)或学习来恢复面部图像的缺失区域。它不仅需要在语义上为缺失的面部组件生成新的像素，而且还应该保(bao)持(chi)面部结构和外觀(guan)的一致(zhi)性。老(lao)照片修复是修复老照片的任务，老照片的退化是相当多样和复杂的（例如，噪点、模糊和褪(tui)色）。

此外，一些任务側(ce)重于面部风格遷(qian)移，例如人脸到人脸翻译和面部表情分析，这与人脸复原任务不同。

因此，将现有的人脸复原的方法应用到这些相关任务中，也是一个很有前景的方向，这可以觸(chu)发更多的应用落(luo)地。

参考资料(liao)：

https://arxiv.org/abs/2211.02831返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看(kan)更多

責(ze)任编辑：