KEEP：将低分辨率视频中的人脸修复成高清

KEEP是什么？

KEEP 是一个由南洋理工大学研究团队开发的能够将低分辨率视频中的人脸修复成高清的工具，可以使人脸特征更加明显。这个技术在视频监控、影视制作等领域都有很广的应用，通过有效改善人脸图像的质量，为后面的分析和处理提供更为清晰的素材。

KEEP核心技术

卡尔曼滤波原理：通过跟踪视频序列中的面部特征，利用卡尔曼滤波器预测下一帧中的面部特征，从而实现更高的人脸超分辨率。

特征传播与动态调整：从之前恢复的帧中获取信息，指导当前帧的恢复过程，减少连续帧之间的差异。

多尺度处理：结合多尺度信息，提高人脸图像的细节表现和整体质量。

跨帧注意力（CFA）：进一步增强不同帧之间的关联性，帮助在视频播放过程中保持更好的时效性和细节呈现。

KEEP模型架构

编码器和解码器：构建了一个基于变分量子生成对抗网络（VQGAN）的模型，用于生成高质量的超分辨率图像。

卡尔曼滤波网络：结合当前帧的观察状态和前一帧的预测状态，形成更准确的当前状态估计。

跨帧注意力（CFA）层：通过匹配和融合前一帧的相似特征来增强当前帧的细节。

KEEP优势

时间一致性：能够保持视频中人脸的连贯性，避免因独立处理每一帧带来的时间上的不连贯性。

细节重建：在严重退化的视频中也能有效恢复人脸细节，如眼睛、鼻子和嘴巴等。

鲁棒性：对非正面人脸和严重退化的视频表现出色，能够稳定地估计人脸先验信息。

KEEP应用场景

老电影修复：提升老旧电影中的人脸清晰度，恢复细节。

视频监控增强：在安全监控领域，增强监控视频中的人脸分辨率。

社交媒体视频：改善用户上传的低质量视频中的人脸清晰度。

视频会议系统：提高远程交流时的面部图像质量。

虚拟现实（VR）体验：优化人物面部的渲染。

项目链接

https://github.com/jnjaby/KEEP