Personalized Restoration，一个面部图像精准恢复和个性编辑技术，Personalized Restoration不仅能复原受损图像细节，同时能精准捕捉和重现个人独特的面部特征，确保恢复的图像既清晰自然，又忠实于原始面貌。同时它还支持换脸。

Personalized Restoration通过先进的双轴调整方法——结合文本引导和模型调整——确保恢复的图像既忠实于原始面貌，又保持个人的独特身份。

此外，Personalized Restoration还支持文本引导的编辑，允许用户通过简单的文本提示来改变恢复图像的特定细节。

Personalized Restoration功能特色：

利用参考图像个性化扩散先验

在去噪框架中保留面部身份信息

保留退化图像的视觉属性

Personalized Restoration使用场景：

针对某位明星的几张参考照片,个性化扩散模型进行人像图像复原

使用不同个性化模型实现人脸互换效果

结合文字提示实现个性化模型的文本导向编辑

Personalized Restoration主要功能和作用：

假设你有一张模糊的老照片，是你的外祖父在年轻时的样子。这张照片非常重要，但因为年代久远，这张照片非常模糊，颜色褪色，面部细节几乎无法辨认。你想恢复这张照片，使其看起来更清晰、更接近原始状态。

传统的图像恢复技术可能会使照片变得更清晰，但可能会丢失你祖父独特的面部特征，如特定的微笑或眼睛的形状。这是因为传统技术通常依赖于一般性的图像模型，这些模型并不专门针对你祖父的独特外观。

Personalized Restoration调整过程：

1、文本引导的调整阶段：

假设你还有一些外祖父其他时期的清晰照片。这些照片和一些描述性文本（如“年轻时的外祖父，戴着眼镜，有着特别的笑容”）被用来微调生成模型G。这个微调过程让模型能够了解和学习你外祖父的独特面部特征，比如他的眼睛形状、微笑的方式等。

2、模型基础的调整阶段：

接下来，引导网络E在固定了微调过的生成模型G的基础上进行调整。这一步骤的目的是让引导网络在恢复模糊照片时，能够同时考虑到个性化特征（比如外祖父的笑容）和图像的其他方面（如颜色和清晰度）。

最终结果是：恢复后的照片不仅变得清晰，颜色和细节也都得到了改善。更重要的是，这张照片忠实地反映了你外祖父的独特面部特征，让人一看就能认出是他。

通过这种双轴调整方法，这个系统能够在保留个人独特特征的同时，恢复出自然且高质量的图像，使得老照片得以新生，且更具个人记忆的价值。

同时它还支持面部交换功能，可以将个人特征应用于其他图像，打造出全新的视觉体验。例如，你可以将某人的面部特征转移到另一个人的照片上。

此外，它还支持文本引导的编辑，允许用户使用提示修饰符（如“微笑”和“蓝眼睛”）可以启用 与修复一起进行相关编辑。