[论文翻译]HiFaceGAN：基于协同抑制与补充的人脸修复技术

有的人脸修复研究通常依赖于图像退化先验或显式指导标签进行训练，这往往导致对具有异质退化和丰富背景内容的真实图像泛化能力有限。本文通过解除对这两类先验的要求，研究了一个更具挑战性和实用性的"双盲"版本问题，称为"人脸翻新"(Face Renovation, FR)。具体而言，我们将FR表述为语义引导的生成问题，并采用协作抑制与补充(CSR)方法来解决。