OSDFace：上海交通大学推出的一次性面部恢复扩散模型

OSDFace简介

OSDFace是由上海交通大学与vivo移动通信有限公司联合开发团队提出的一种创新的一次性扩散模型，用于面部图像恢复。该模型通过视觉表示嵌入器（VRE）捕获低质量面部图像的丰富先验信息，并结合面部身份损失与生成对抗网络（GAN）引导模型，以确保恢复出的面部图像在视觉上高质量且身份一致。OSDFace在保持实时推理速度的同时，超越了现有最先进方法，在多个定量和定性指标上展现出卓越的性能。

OSDFace主要功能

1. 面部恢复：OSDFace能够从低质量的输入图像中恢复出高清晰度的面部图像。
2. 身份一致性：通过面部身份损失，确保生成的面部图像与输入图像在身份特征上保持一致。
3. 快速推理：作为一个一次性扩散模型，OSDFace能够在约0.1秒内完成512×512像素图像的推理，具有快速的处理速度。
4. 视觉质量提升：在视觉质量和定量指标上超越了现有的最先进方法，生成自然且高保真的面部图像。

OSDFace技术原理

1. 一次性扩散模型（OSD）：
   • 利用扩散模型的前向和反向操作，通过迭代去噪过程将随机噪声转化为结构化数据。
   • 在反向阶段，直接估计干净的潜在向量，实现一步到位的图像恢复。
2. 视觉表示嵌入器（VRE）：
   • 包含视觉分词器和向量量化（VQ）嵌入器，用于从低质量输入中提取丰富的面部信息。
   • 通过VAE编码器和VQ字典匹配功能，将低质量面部图像转换为视觉提示。
3. 面部身份损失：
   • 利用预训练的面部识别模型（如ArcFace），计算生成面部和目标高质理面部图像之间的特征相似性。
   • 通过余弦相似度作为损失函数，增强生成面部的整体和谐性及面部特征的精确对齐。
4. 生成对抗网络（GAN）：
   • 使用GAN鉴别器作为引导模型，鼓励生成的面部图像与真实面部图像之间的分布对齐。
   • 通过对抗性训练增强模型的泛化能力，提高生成图像的真实感。
5. 特征对齐损失：
   • 引入特征对齐损失，增强低质量图像编码器与高质量图像编码器之间的特征相关性。
   • 通过提升VQ字典内对角线相关性，引导低质量图像编码器关注与高质量图像编码器相似的特征。
6. 训练策略：
   • 分两个阶段训练：首先训练VRE以建立图像类别的字典，然后利用预训练的VRE引导扩散模型，更有效地利用输入图像的先验知识。
   • 采用多种损失函数，包括图像恢复损失、感知损失、鉴别损失和量化损失，以优化模型性能。

OSDFace应用场景

1. 历史照片修复：OSDFace可以用于修复和增强老旧照片中的面部细节，帮助恢复历史图像的清晰度和面部特征。
2. 监控视频增强：在安全监控领域，OSDFace能够提升从监控摄像头捕获的低质量图像中的面部清晰度，辅助身份识别。
3. 社交媒体图像处理：用户在社交媒体上分享的压缩或低分辨率的面部照片可以通过OSDFace进行质量提升。
4. 人脸认证系统：在需要高精度面部识别的人脸认证系统中，OSDFace可以改善输入图像的质量，提高识别准确率。
5. 数字取证：OSDFace在数字取证中可以用于增强模糊或损坏的面部图像，辅助法律调查中的证据分析。
6. 美容和整形应用：在美容和整形行业中，OSDFace可以用来预览术后效果，通过增强低质量的面部图像提供更清晰的视觉效果。

OSDFace项目入口

• 项目主页：https://jkwang28.github.io/OSDFace-web/
• GitHub代码库：https://github.com/jkwang28/OSDFace
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2411.17163