HG在GitHub Hot Trends Vol.046之前写了一篇文章，介绍了Microsoft开源AI工具-Bringing-Old-Photos-Back-to-Life，它可以使破碎的和残旧的图片恢复生气。它将在本周更新。即将达到3kstar。本文是项目团队成员ZiyuWan在HackerNews，Enjoyit〜上发布的项目简介，概述了我们使用深度学习修复旧照片和严重老化的照片的计划。与传统的监督学习的修复任务不同，真实照片的老化更为复杂，并且合成图像与真实旧照片之间的域差距使得网络无法推广。因此，我们提出了一个使用真实照片和大量合成图像对的新型三重域翻译网络。具体来说，我们训练了两个可变自动编码器（VAE），分别将旧照片和干净照片转换为两个潜在空间。通过合成配对的数据来学习两个潜在空间之间的转换。由于domaingap在紧凑的潜在空间中是封闭的，因此该翻译网络可以很好地推广到真实照片。此外，为了解决旧照片中存在的多种退化问题，我们设计了带有partialnonlocalblock的全局分支来处理结构缺陷（例如划痕，灰尘斑点），并设计了局部分支来处理非局部块。结构缺陷，例如噪声，模糊。这两个分支在潜在空间中合并，以提高从多个降级问题中恢复旧照片的能力。就照片修复的视觉质量而言，该方法优于现有方法。体系结构概述我们首先训练两个变体自动编码器VAE：VAE1用于实物照片r∈R和合成图像x∈X，并通过联合训练对抗性鉴别器来减小它们的域隙；对清晰图像y∈Y训练执行VAE2。使用VAE将图像转换为紧凑的潜在空间。我们了解了如何在紧凑的潜在空间中使用partialnon-localblock将损坏的图像恢复为干净的照片的映射。比较图片以获取更多维修详细信息。围观团队成员ZiyuWan翻译了《带来旧照片回到生活》的介绍。有兴趣的朋友可以去玩，项目地址：https：//github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life