简介:

视频人脸超分辨率的创新框架

功能:

编码器和解码器构建的VQGAN生成模型,用于生成高质量的超分辨率图像。

Kalman滤波网络,用于整合Kalman滤波原理,促进时间信息传播并保持稳定的潜在代码先验。

当前帧的观测状态和前一帧的预测状态通过Kalman增益网络进行递归融合,形成当前状态的更准确后验估计。

跨帧注意力(CFA)层,用于进一步促进局部时间一致性,规范信息传播。

证据累积和增强时间一致性,适用于人脸视频超分辨率。

在ECCV 2024上发表,展示了在视频帧中捕捉人脸细节方面的有效性。

需求人群:

"目标受众为图像处理和计算机视觉领域的研究者和开发者,特别是那些专注于视频人脸超分辨率技术的专业人士。KEEP模型因其在保持时间一致性方面的优势,非常适合需要在视频序列中进行高质量人脸细节恢复的应用场景。"

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