注意：
(1) 目录可以使用gh-md-toc生成；
(2) 示例repo和文档可以参考：AlexNet_paddle。
人脸图像修复或人脸图像增强是指，在不改变图片分辨率的情况下，增强输入人脸图像的清晰度、细节纹理和真实感。在实际应用中，图像质量可能会由于各种各样的原因受到损失，比如传播和存储过程中的下采样、模糊、噪声和压缩等，这些统称为图像的退化。在退化方式未知的情况下进行人脸图像修复，就是人脸盲修复（blind face restoration, BFR）。人脸作为一个特定区域，使得人脸图像修复相比一般的图像修复而言，有更多的先验知识可以使用。此前的一些工作将人脸关键点、人脸分割图等信息作为输入辅助深度神经网络进行图像修复，然而这些简单的先验信息并不包含纹理细节等的信息，对于提升输出图片的细节和真实感并没有太大增益。一些工作在增强网络后面添加判别器，在训练过程中增加使用对抗损失、感知损失等，训练GAN网络提升输出图片的视觉效果，获得了显著优于非GAN网络的效果。这种GAN的训练方法简单直接易实现，但是其生成细节的能力仍然有限。
盲人脸修复通常依赖于人脸先验，如人脸几何先验或参考先验，来恢复真实可信的细节。 然而，非常低质量的输入不能提供精确的几何先验，而高质量的参考是不可访问的，这限制了在真实世界场景中的适用性。GFP-GAN利用丰富和多样化的先验封装在一个预先训练的人脸GAN中进行盲人脸恢复。 这种生成人脸先验(GFP)通过新的通道分割空间特征变换层被纳入人脸恢复过程中，这使得该方法能够实现真实和逼真度的良好平衡。由于强大的生成面部先验和精致的设计，GFP-GAN可以联合恢复面部细节和增强颜色，而GAN反演方法需要在推理时进行昂贵的图像特定优化。 大量的实验表明，该方法在合成数据集和真实数据集上都取得了优于现有技术的性能。
GFP-GAN模型的研究人员受到StyleGan2的启发，在模型中，主要用到了一个退化清除模块和一个预训练的GAN作为先验。两个模块通过隐编码映射和多个信道分割空间特征变化层（CS-SFT）连接。
训练过程中，首先对低质量人脸进行降噪等粗处理，然后保留面部信息。在保真度方面，研究人员引入了一个面部损失（ Facial Component Loss），判断哪些细节需要提升保留，然后再用识别保留损失（Identity Preserving Loss）进行修复。
GFP-GAN 框架利用丰富多样的生成面部，然后在面部恢复中创建真实性和保真度的良好平衡。这是通过通道分割空间特征变换层实现的，能够在真实世界图像的准确性和泛化方面超越所有其他方法。广泛的比较证明了这种卓越的能力，它超越了之前所做的任何事情。
测试效果：
| 原图 | GFP-GAN模型预测后 |
|---|---|
简单的介绍模型，以及模型的主要架构或主要功能，如果能给出效果图，可以在简介的下方直接贴上图片，展示模型效果。然后另起一行，按如下格式给出论文名称及链接、参考代码链接、aistudio体验教程链接。
注意：在给出参考repo的链接之后，建议添加对参考repo的开发者的致谢。
论文: GFP-GAN: Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior
参考repo: https://github.com/TencentARC/GFPGAN
在此非常感谢$参考repo的 github id$等人贡献的repo name，提高了本repo复现论文的效率。
aistudio体验教程: 地址
给出本repo中用到的数据集的链接，然后按格式描述数据集大小与数据集格式。
格式如下：
- 数据集大小：关于数据集大小的描述，如类别，数量，图像大小等等
- 数据集下载链接：链接地址
- 数据格式：关于数据集格式的说明
基于上述数据集，给出论文中精度、参考代码的精度、本repo复现的精度、数据集名称、模型下载链接（模型权重和对应的日志文件推荐放在百度云网盘中，方便下载）、模型大小，以表格的形式给出。如果超参数有差别，可以在表格中新增一列备注一下。
如果涉及到轻量化骨干网络验证，需要新增一列骨干网络的信息。
首先介绍下支持的硬件和框架版本等环境的要求，格式如下：
- 硬件：xxx
- 框架：
- PaddlePaddle >= 2.2.0
然后介绍下怎样安装PaddlePaddle以及对应的requirements。
建议将代码中用到的非python原生的库，都写在requirements.txt中，在安装完PaddlePaddle之后，直接使用pip install -r requirements.txt安装依赖即可。
简单介绍下全量数据和少量数据分别怎么使用，给出使用命令。
可以在此提示用户怎么下载预训练模型、inference模型（如果有）
简单说明一下训练的命令，建议附一些简短的训练日志。
可以简要介绍下可配置的超参数以及配置方法。
简单说明一下评估的命令以及结果，建议附一些简短的评估日志。
在这里简单说明一下预测的命令，需要提供原始图像、文本等内容，在文档中体现输出结果。
如果repo中包含该功能，可以按照Inference推理、Serving服务化部署再细分各个章节，给出具体的使用方法和说明文档。
介绍下tipc的基本使用以及使用链接
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