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作者：赵静;玄祖兴;黄可佳;李雅馨;
单位：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室;北京联合大学数理与交叉科学研究院;北京联合大学考古研究院;北京联合大学智慧城市学院;
摘要：针对墓室壁画人脸破损严重、纹理模糊不清、噪声较多等问题，提出了E-GFPGAN (Efficiency-Generative Facial Prior Generative Adversarial Network, E-GFPGAN),实现了墓室壁画人脸部分的盲修复.首先用StyleGAN3网络训练生成墓室壁画人脸，为网络提供丰富的壁画人脸先验信息；然后在退化移除模块添加跳跃连接，使用两层空洞卷积代替原有卷积，实现扩大感受野，保留壁画人脸的细节信息；最后将信道分割空间特征转换层(Channel-Split Spatial Feature Transform, CS-SFT)结构的卷积改为空洞卷积降低网络参数量.在自建墓室壁画人脸数据集上进行修复的实验结果表明，NIQE指标平均降低2.2%.证明了网络在墓室壁画人脸盲修复上得到了较好的修复结果.
关键词：E-GFPGAN;;墓室壁画;;盲人脸修复;;StyleGAN3
基金资助：北京市优秀人才培养资助青年拔尖个人项目(2018000026833ZK57);; 北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2020EZ01);北京联合大学学科团队一体化建设计划项目(ZB10202001);北京联合大学重点科研项目(ZKZD202306)
