KEEP：将低分辨率的视频人脸图像提升到高分辨率

KEEP简介

KEEP是由新加坡南洋理工大学推出的一种创新的视频人脸超分辨率框架。该框架采用了受卡尔曼滤波原理启发的特征传播技术，能够在视频帧之间保持稳定的人脸先验信息，有效提升了视频人脸恢复的质量和细节的一致性。通过利用先前重建帧的信息来指导当前帧的恢复过程，KEEP在捕捉视频中的人脸细节方面表现出了卓越的性能，尤其在处理老旧影片修复等实际应用领域具有显著潜力。

KEEP主要功能

1. 视频人脸超分辨率提升：KEEP能够将低分辨率视频人脸提升至高分辨率，改善图像质量。
2. 细节重建：专门针对视频中的人脸细节进行重建，使得面部特征更加清晰和真实。
3. 时间一致性维护：通过跨帧信息利用，保持视频中人脸的一致性，避免因独立处理每一帧带来的时间上的不连贯性。
4. 严重退化视频处理：对于老旧或严重退化的视频，KEEP能够提供更加稳定和高质量的人脸恢复。
5. 非正面人脸处理：即使在非正面视角下，也能提供稳定的人脸先验估计，改善视角变化带来的恢复难题。

KEEP技术原理

1. 卡尔曼滤波启发：利用卡尔曼滤波原理，通过时间序列测量来改进未知变量的估计。
2. 特征传播：从之前恢复的帧中获取信息，指导和规范当前帧的恢复过程，减少连续帧之间的差异。
3. 状态空间模型：建立一个由高斯噪声驱动的状态空间模型，描述低质量视频序列的观测和高质量序列的潜在状态。
4. 非线性动态系统：对于复杂的现实世界场景，采用非线性模型来表示状态转移和观测过程。
5. 编码器-解码器架构：采用CodeFormer模型作为基础，利用编码器-解码器架构来处理图像的编码和解码。
6. 潜在空间估计：在潜在空间中估计低维编码，这比直接估计像素更高效，且能专注于数据的更显著变化。
7. 交叉帧注意力机制：采用交叉帧注意力层来进一步促进局部时间一致性，通过搜索和匹配前一帧的相似特征并相应地融合它们。

KEEP应用场景

1. 老电影修复：KEEP能够提升老旧电影中的人脸清晰度，恢复细节，提供更好的观影体验。
2. 视频监控增强：在安全监控领域，KEEP可以增强监控视频中的人脸分辨率，辅助面部识别和分析。
3. 社交媒体视频：社交媒体上分享的低质量视频可以通过KEEP改善，使得人脸更加清晰，提升观看质量。
4. 视频会议系统：在视频会议中应用KEEP，可以提高远程交流时的面部图像质量，增强交流效果。
5. 虚拟现实(VR)体验：在虚拟现实环境中，KEEP可以优化人物面部的渲染，提供更真实的沉浸式体验。
6. 法律和司法鉴定：在需要对视频证据进行分析的法律案件中，KEEP可以帮助提高视频中关键人脸证据的清晰度。

KEEP项目入口

• 官方项目主页：https://jnjaby.github.io/projects/KEEP/
• GitHub代码库：https://github.com/jnjaby/KEEP
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2408.05205