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这款AI修复工具在面部处理上有何特殊优化?效果如何?

2025-08-30 1.2 K

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
  • 肌の色補正: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.使用上の推奨事項

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。

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