使用场景

在影视后期制作中，对老旧电影中模糊、损坏的人脸画面进行修复，恢复清晰、自然的人脸细节，提升观影体验。

对于网络视频内容创作者，对拍摄条件不佳导致人脸质量差的视频片段进行修复，改善视频整体质量，增强观众吸引力。

在数字档案修复领域，对存储时间较长、质量退化的视频档案中的人脸部分进行修复，保留珍贵的历史影像资料。

产品特色

整合视频BFR、着色和修复任务，实现协同增益。

利用Stable Video Diffusion的生成和运动先验，增强修复效果。

引入可学习的任务嵌入，提升任务识别能力。

采用统一潜在正则化，促进不同子任务间的特征共享。

结合面部先验学习和自引用细化，提升修复质量和时间稳定性。

支持从真实低质量数据输入的人脸视频的修复结果可视化。

提供训练和推理流程，确保模型在不同任务上的性能和时间一致性。

使用教程

1. 访问SVFR的项目页面，了解框架的基本信息和特点。

2. 下载SVFR的代码和相关模型文件，准备开发环境。

3. 根据项目需求，选择合适的任务组合，如BFR、BFR+着色、BFR+着色+修复等。

4. 准备待修复的低质量人脸视频数据，按照SVFR的要求进行预处理。

5. 使用SVFR框架进行训练，根据任务需求调整参数，优化模型性能。

6. 在推理阶段，首先生成第一个视频片段，然后选择一个结果帧作为后续视频片段的参考图像，确保时间一致性。

7. 对生成的修复结果进行评估和调整，根据需要进行进一步的优化和细化。

8. 将修复后的视频应用于实际项目中，如影视制作、视频发布等。