内容概要：本文介绍了稳定视频人脸修复（Stable Video Face Restoration, SVFR）方法，这是一个为解决一般化视频人脸修复（Generalized Video Face Restoration, GVFR）而设计的统一框架。作者针对现有技术未能有效处理时间一致性和运动伪影的问题提出SVFR方法，并通过实验展示其相较于单任务模型，在盲脸修复、颜色化和修补方面的性能显著提升。GVFR整合了三种子任务（BFR, colorization, 和 inpainting），并通过联合框架提高了训练效果，利用了预训练稳定视频扩散模型（SVD）。文中还引入了统一面部修复框架来确保跨子任务的一致特征表征，并提出了一种新的面部先验损失函数，通过面部特征点辅助修复过程并提高稳定性。
适用人群：适用于从事计算机视觉特别是视频识别和图像处理的研究者和技术工程师。
使用场景及目标：①用于高质量的人脸恢复，特别是在老旧电影或低质量监控录像等场合；②增强人脸识别准确性，确保长时间视频中身份一致性；③应用于需要真实感强的画面处理环境如在线会议直播。
其他说明：这项工作中提出的SVFR不仅解决了当前的技术难题，还为未来相关领域的研究和发展提供了重要参考价值，尤其体现在它所建立的新范例上，即如何通过多任务监督从有限数据集中获得更好的表现。
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