注意:此分支包含所有还原结果,包括512×512面部区域和通过将增强的面部放入原始输入的最终结果。只能生成面部结果的旧版本放在 我们提出的方法概述。它主要包括两个部分:(a)从大量具有不同姿势和表情的高质量图像离线生成多尺度分量字典。采用K均值可以在不同的特征尺度上为每个分量(即左/右眼,鼻子和嘴巴)生成K个聚类。 (b)恢复过程和字典特征转移(DFT)块,用于逐步提供参考详细信息。在此,DFT-i块采用Scale-i组件字典作为同一功能级别的参考。 (a)离线生成多尺度组件字典。 (b)我们的DFDNet的结构,用于字典特征转移。 训练前模型和词典 从以下URL下载并将其放入./。 (s9ht) 文件夹结构应为: . ├── checkpoints │ ├── facefh_dictionary │