面部增强技术解析
项目采用了专门的面部修复优化方案，主要通过三个层面实现：
1. 技术实现
- 采用dlib的68点特征检测精准定位五官
- 独立的面部增强模型（存储在Face_Enhancement目录）
- 结合同步批标准化保证特征一致性
2. 处理效果
- 细节还原：能重建模糊的眼睑、嘴唇纹理等微结构
- Skin color correction：自动修复褪色照片中的皮肤色调
- 去噪能力：有效消除胶片颗粒噪点和扫描伪影
3. Recommendations for use
对于严重损坏的人像照片，建议：
- 优先选择正脸清晰的照片
- 分辨率不宜低于100×100像素
- 可搭配–HR参数处理证件照等特写
测试显示，对1940-1980年代的肖像照片，能使五官可识别度平均提升62%，但极模糊的侧脸或遮挡严重的情况仍存在局限。
This answer comes from the articleOPR: the AI tool that intelligently restores yellowed, worn-out old photosThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 这款AI修复工具在面部处理上有何特殊优化？效果如何？
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