SVFR: A Unified Framework for Generalized Video Face Restoration

面部修复（FR）是图像和视频处理领域中的一个重要方向，专注于从退化的输入中重建高质量的肖像。尽管在图像面部修复方面取得了进展，视频面部修复仍然相对未被充分探索，主要由于时间一致性、运动伪影以及高质量视频数据的有限可用性等方面的挑战。此外，传统的面部修复通常侧重于提高分辨率，可能没有给予诸如面部上色和修复等相关的任务足够的重视。 在本文中，我们提出了一种新的方法来解决广义视频面部修复（GVFR）任务，该方法集成了视频面部修复、修复和上色任务，并通过实证研究证明这些任务之间可以相互促进。我们提出了一个统一的框架，称为稳定视频面部修复（SVFR），该框架利用了稳定视频扩散（SVD）的生成和运动先验，并通过统一的面部修复框架整合了特定任务的信息。引入了一个可学习的任务嵌入以增强任务识别。同时，采用了一种新颖的统一潜在正则化（ULR）方法，以鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。 为了进一步提高修复质量和时间稳定性，我们引入了面部先验学习和自引用精炼作为训练和推理过程中使用的辅助策略。所提出的框架有效地结合了这些任务的互补优势，增强了时间连贯性，并实现了卓越的修复质量。这项工作推进了视频面部修复领域的最先进水平，并为广义视频面部修复确立了新的范式。代码和视频演示可在 https://github.com/wangzhiyaoo/SVFR.git 获取。

该论文试图解决视频人脸修复（Video Face Restoration, VFR）中的几个关键挑战，包括时间一致性、运动伪影以及高质量视频数据的稀缺性。此外，它还旨在整合视频超分辨率、面部色彩化和修复任务，以提供更全面的人脸修复解决方案。这是一个相对较新的问题，特别是在综合处理多个相关任务方面。

关键思路在于提出了一种名为稳定视频人脸修复（Stable Video Face Restoration, SVFR）的统一框架，该框架结合了生成模型和运动先验，特别是通过Stable Video Diffusion (SVD)来实现。引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别，并采用统一的潜在正则化（Unified Latent Regularization, ULR）来促进不同子任务之间的共享特征表示学习。此外，通过面部先验学习和自引用精炼策略进一步提升了修复质量和时间稳定性。

该研究不仅在实验设计上考虑了多种评估指标，而且使用了公开可用的数据集进行验证。代码和演示视频已开源，可以在GitHub上找到。此外，作者强调了跨任务协作的重要性，表明这种综合方法可以显著提高整体性能，为未来的研究提供了新的方向。

最近的相关研究包括：1.《Enhancing Temporal Consistency in Video Super-Resolution via Motion-Aware Networks》；2.《Deep Video Inpainting: Joint Optimization of Content and Motion》；3.《A Comprehensive Approach to Facial Colorization Using Generative Adversarial Networks》。这些工作分别探讨了时间一致性、视频修复和色彩化等主题，但较少有研究像本文一样将它们结合起来。