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【论文精读】DifFace: Blind Face Restoration with Diffused Error Contraction

news 来源：原创 2025/8/15 1:08:13

文章目录

  • 0.前言
  • 1.当前问题
  • 2.怎么解决问题
  • 3.具体做法(Method)
    • 3.1 受什么的启发？(Motivation)
    • 3.2具体的模型设计(Design)
    • 3.3 整体算法
  • 4.实验效果
    • 4.1 Synthetic(CelebA-Test)
    • 4.2 Real World （LFW, WebPhoto, and WIDER）

Method

0.前言

这篇文章是被 2024 TPAMI接收的关于人脸修复(face restoration)方向的论文，作者是南洋理工大学Chen Change Loy 课题组的。这个课题组很经典，在图像Low Level 方向发表了多篇经典论文，例如视频超分辨率的BasicVSR++，人脸修复的CodeFormer。

实际上，这篇文章并不算很新，早在2022年就被挂在了 arXiv，但是并没有激起像同任务中的CodeFormer一样大的水花，可能是恢复效果并不是很惊艳的原因吧。整体思想我觉得还是挺有趣的，设计中间转移过程，将低质量图像LQ转到中间态，然后利用预训练扩散模型的反向过程恢复到清晰的图像。
以下是论文链接和代码链接[paper] [code]
更多关于face restoration方向的论文可以查看这个仓库[Face_Restoration_Ref]，整理了挺多经典论文。

1.当前问题

文章指出当前face restoration 两个局限性：

1、当遇到训练数据外的复杂退化，恢复效果会劣化。
2、有许多loss要设计、要平衡，例如保真、感知、对抗损失，这需要大量的人力成本去调这些超参。

2.怎么解决问题

这个文章的做法就是建立LQ到HQ的后验分布，就是设计一个中间过渡分布状态。
LQ->中间态->HQ ，中间态到HQ是采用预先训练的扩散模型（充分利用扩散模型的能力）。这样的优势在于：

1、LQ->中间态的监督只需要使用L1损失函数，省掉了大量的人力成本
2、中间的过渡分布可以收缩恢复模型的偏差，让整个算法更加鲁棒（遇到复杂退化也不怕）。

3.具体做法(Method)

明确优化目标，给定LQ图像恢复到HQ图像即 y 0 y_{0} y0​ -> x 0 x_{0} x0​ ，所以整体的目标是设计 p ( x 0 ∣ y 0 ) {p(x_{0}|y_{0})} p(x0​∣y0​)的合理后验分布。

3.1 受什么的启发？(Motivation)

考虑一个具有 T 个离散步骤的扩散模型，它提供了从 x t x_t xt​ 到 x t − 1 x_{t-1} xt−1​ 的转换函数。借助这种转变，可以构造后验分布 p ( x 0 ∣ y 0 ) {p(x_{0}|y_{0})} p(x0​∣y0​) 如下：
p ( x 0 ∣ y 0 ) = ∫ p ( x N ∣ y 0 ) ∏ t = 1 N p θ ( x t − 1 ∣ x t ) d ⁡ x 1 : N {p(x_{0}|y_{0})}=\int p(\mathbf{\mathit{x}}_{N}|\mathbf{\mathit{y}}_{0})\prod_{t=1}^{N}p_{\theta}(\mathbf{\mathit{x}}_{t-1}|\mathbf{\mathit{x}}_{t}){\operatorname{d}}x_{1:N} p(x0​∣y0​)=∫p(xN​∣y0​)t=1∏N​pθ​(xt−1​∣xt​)dx1:N​
N在1和T之间，就是中间状态，从N到x0的步骤可以使用预训练的扩散模型来获得，整个算法的设计目标就变成了设计 p ( x N ∣ y 0 ) {p(x_{N}|y_{0})} p(xN​∣y0​)。

作者发现到如果将 p ( x N ∣ y 0 ) {p(x_{N}|y_{0})} p(xN​∣y0​)替换成 q ( x N ∣ x 0 ) {q(x_{N}|x_{0})} q(xN​∣x0​) ，那么整个求解目标就变成的扩散+重建过程。
x N ∼ q ( x N ∣ x 0 ) ⏟ D i f f u s i o n , x t − 1 ∣ x t ∼ p θ ( x t − 1 ∣ x t ) ⏟ R e c o n s t u c i i o \underbrace{x_{N}\sim q(x_{N}|x_{0})}_{\mathrm{Diffusion}},\quad\underbrace{x_{t-1}|x_{t}\sim p_{\theta}(x_{t-1}|x_{t})}_{\mathrm{Reconstuciio}} Diffusion xN​∼q(xN​∣x0​)​​,Reconstuciio xt−1​∣xt​∼pθ​(xt−1​∣xt​)​​
因此这个N的取值就很有意思了，如果N取的太大，扩散的太严重，相当于是从噪声恢复回来，那就会失真，所以N需要取小一点，文中提出需要<500，才能恢复比较正确的人脸。

N的取值和恢复效果示意图可以见下图：
在这里插入图片描述
所以整个的目标就又进一步明确了，需要设计一种方法，让 p ( x N ∣ y 0 ) {p(x_{N}|y_{0})} p(xN​∣y0​)进一步的贴近 q ( x N ∣ x 0 ) {q(x_{N}|x_{0})} q(xN​∣x0​)，这样就可以更好利用扩散模型的能力了！

3.2具体的模型设计(Design)

上面提到了整体的目标变成了设计一种方案，让 p ( x N ∣ y 0 ) {p(x_{N}|y_{0})} p(xN​∣y0​)贴近 q ( x N ∣ x 0 ) {q(x_{N}|x_{0})} q(xN​∣x0​)的分布，然而，我们知道的是 q ( x N ∣ x 0 ) {q(x_{N}|x_{0})} q(xN​∣x0​)是正向扩散过程，也就是不断叠加高斯噪声的过程，是可以被知道的分布。因此，整体的分布就可以近似为下式：
p ( x N ∣ y 0 ) = N ( x N ; α N f ( y 0 ; w ) , ( 1 − α N ) I ) p(x_{N}|y_{0})=\mathcal{N}\left(x_{N};\sqrt{\alpha_{N}}f(y_{0};w),(1-\alpha_{N})I\right) p(xN​∣y0​)=N(xN​;αN​ ​f(y0​;w),(1−αN​)I)

也就是通过一个神经网络 f ( ⋅ ; w ) f(\cdot;w) f(⋅;w)，来预测从 x 0 x_0 x0​到 x N x_N xN​的噪声参数，所以对作者来说，这只能称为一个扩散的预测器(diffused estimator)。

至于损失函数，就是 p ( x N ∣ y 0 ) {p(x_{N}|y_{0})} p(xN​∣y0​)和 q ( x N ∣ x 0 ) {q(x_{N}|x_{0})} q(xN​∣x0​)之间的KL散度了。
D KL ⁡ [ p ( x N ∣ y 0 ) ∥ q ( x N ∣ x 0 ) ] = 1 2 κ N ∥ e ∥ 2 2 D_{\operatorname{KL}}\left[p(x_{N}|y_{0})\|q(x_{N}|x_{0})\right]=\frac{1}{2}\kappa_{N}\|e\|_{2}^{2} DKL​[p(xN​∣y0​)∥q(xN​∣x0​)]=21​κN​∥e∥22​

3.3 整体算法

通过上述的近似计算，加上扩散的逆过程，就可以实现完整LQ-HQ的重建过程，整体流程图如下：
在这里插入图片描述
1、首先输入LQ图像和时间步N，
2、利用扩散预测器(SwinIR)预测当前步骤的噪声参数
3、从N反向扩散直至到清晰图像X0

整体算法和其他deep learning的方式的差别就是引入了中间状态，如下图所示：
在这里插入图片描述
作者提醒到，从N-1到0的反向扩散过程中随机性太强，会引入和HQ有偏差的信息，因此在计算 p θ ( x t − 1 ∣ x t ) p_{\theta}(x_{t-1}|x_{t}) pθ​(xt−1​∣xt​) 采样时利用配置 η = 0.5 的 DDIM 采样器，该策略在一定程度上有效地消除了采样过程中固有的随机性，提高了重构HQ图像的保真度，同时做了相关的消融实验证明η设置的依据。

4.实验效果

模拟退化数据CelebA-Test数据和真实场景数据LFW, WebPhoto, and WIDER 上效果都不错，挑出来的图效果都很好。

4.1 Synthetic(CelebA-Test)

在这里插入图片描述

4.2 Real World （LFW, WebPhoto, and WIDER）

在这里插入图片描述
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编程日记 2025/8/11 3:01:59

Web3到底解决了什么问题?

文章目录 Web3到底解决了什么问题?1. 数据所有权与控制权的转移2. 打破中心化平台的垄断3. 信任与透明度的重构4. 价值分配机制的革新5. 互操作性与开放生态6.Web3 的局限性&#xff08;附加说明&#xff09; Web3到底解决了什么问题? 1. 数据所有权与控制权的转移 问题&am…...

编程日记 2025/8/14 13:16:55

基于CSV构建轻量级数据库：SQL与Excel操作的双模实践

基于CSV构建轻量级数据库&#xff1a;SQL与Excel操作的双模实践 引言&#xff1a;当CSV遇到SQL和Excel CSV&#xff08;逗号分隔值&#xff09;作为最通用的数据存储格式之一&#xff0c;凭借其纯文本可读性和跨平台兼容性&#xff0c;被广泛应用于数据交换和简单存储场景。但…...

编程日记 2025/8/13 19:18:29

【深度学习】多源物料融合算法（一）：量纲对齐常见方法

目录 一、引言 二、量纲对齐常见方法 2.1 Z-score标准化Sigmoid归一化 2.2 Min-Max 归一化 2.3 Rank Transformation 2.4 Log Transformation 2.5 Robust Scaling 3、总结 一、引言 类似抖音、快手、小红书等产品的信息流推荐业务&#xff0c;主要通过信息流广告、信…...

编程日记 2025/8/5 1:11:56

STM32-SPI通信外设

目录 一&#xff1a;SPI外设简介 SPI框图​编辑 SPI逻辑 ​编辑 主模式全双工连续传输 ​编辑 非连续传输 二&#xff1a;硬件SPI读写W25Q64 1.接线&#xff1a; 2. 代码 SPI外设的初始化 生成时序 一&#xff1a;SPI外设简介 STM32内部集成了硬件SPI收发电路&#…...

编程日记 2025/8/10 1:19:17

告别XML模板的繁琐！Word文档导出,easy!

word模板导出 最近项目中有个功能&#xff0c;导出月报&#xff0c;发现同事使用了docx格式模板,感觉比之前转成xml的简单多了&#xff0c;这边记录下使用方法。 xml方式导出word,模板太复杂了 资料 poi-tl 一个基于Apache POI的Word模板引擎&#xff0c;也是一个免费开源的Jav…...

编程日记 2025/8/14 18:24:40

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制&#xff1a;两种解法的思路与优化&#xff08;附代码解析&#xff09; 一、问题描述 给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串&#xff0c;要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制&#xff0c;并保持year-month-day格式。 示例&#xff1a;输入2025-…...

编程日记 2025/8/10 19:13:17

基于SpringBoot的“考研互助平台”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)

基于SpringBoot的“考研互助平台”的设计与实现&#xff08;源码数据库文档PPT) 开发语言&#xff1a;Java 数据库&#xff1a;MySQL 技术&#xff1a;SpringBoot 工具&#xff1a;IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示 系统整体功能图 局部E-R图 系统首页界面 系统注册…...

编程日记 2025/8/10 23:02:47