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• Conference: ECCV 2020 Oral
• Cites: 29
• Github Stars: 334
• Github Solved/Issue: 8/10
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Main Idea

• 用 GAN 在大数据集上学到的先验来还原一张受损的图片
• 之前的工作基本都是固定 GAN 的生成器权重，但是受损的图片本身不一定所有内容都在训练集里，所以难以很好地拟合。
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• 本工作的从创新点在于：
• 允许生成器的权重适当调整（但这会导致输出很容易就变糟糕了）
• 利用原先训练的判别器，避免生成器权重调整过程中输出结果混乱
• 使用 progressive 的生成器权重微调方式，进一步提高生成器质量。
• 顺带做了用 GAN 复原图像防止对抗攻击、 GAN 隐空间插值等