KEEP是什么？

KEEP 是一個由南洋理工大學研究團隊開發的能夠將低分辨率視頻中的人臉修復成高清的工具，可以使人臉特征更加明顯。這個技術在視頻監控、影視制作等領域都有很廣的應用，通過有效改善人臉圖像的質量，為后面的分析和處理提供更為清晰的素材。

KEEP核心技術

• 卡爾曼濾波原理：通過跟蹤視頻序列中的面部特征，利用卡爾曼濾波器預測下一幀中的面部特征，從而實現更高的人臉超分辨率。

• 特征傳播與動態調整：從之前恢復的幀中獲取信息，指導當前幀的恢復過程，減少連續幀之間的差異。

• 多尺度處理：結合多尺度信息，提高人臉圖像的細節表現和整體質量。

• 跨幀注意力（CFA）：進一步增強不同幀之間的關聯性，幫助在視頻播放過程中保持更好的時效性和細節呈現。

KEEP模型架構

• 編碼器和解碼器：構建了一個基于變分量子生成對抗網絡（VQGAN）的模型，用于生成高質量的超分辨率圖像。

• 卡爾曼濾波網絡：結合當前幀的觀察狀態和前一幀的預測狀態，形成更準確的當前狀態估計。

• 跨幀注意力（CFA）層：通過匹配和融合前一幀的相似特征來增強當前幀的細節。

KEEP優勢

• 時間一致性：能夠保持視頻中人臉的連貫性，避免因獨立處理每一幀帶來的時間上的不連貫性。

• 細節重建：在嚴重退化的視頻中也能有效恢復人臉細節，如眼睛、鼻子和嘴巴等。

• 魯棒性：對非正面人臉和嚴重退化的視頻表現出色，能夠穩定地估計人臉先驗信息。

KEEP應用場景

• 老電影修復：提升老舊電影中的人臉清晰度，恢復細節。

• 視頻監控增強：在安全監控領域，增強監控視頻中的人臉分辨率。

• 社交媒體視頻：改善用戶上傳的低質量視頻中的人臉清晰度。

• 視頻會議系統：提高遠程交流時的面部圖像質量。

• 虛擬現實（VR）體驗：優化人物面部的渲染。

項目鏈接

https://github.com/jnjaby/KEEP