TL;DR本文提出了一种基于 GAN 的图像去噪、增强方法，引入了 3 个阶段渐进式潜空间扩展和保守优化器，使该方法对于多种不同水平的退化具有鲁棒性，效果比其他基于 StyleGAN 和扩散方法的方法更好。
Abstract
gan-based image restoration inverts the generative process to repair images
corrupted by known degradations. Existing unsupervised methods must be
carefully tuned for each task and degradation level. In this work
利用样式生成对抗网络（StyleGAN）的潜在空间，将真实图像反转并通过语义丰富的特征表示进行多项编辑，进一步扩展到将被擦除的图像反转到 GAN 的潜在空间中进行逼真修复和编辑的更为困难的任务，通过将反转的潜在编码与随机样本的 StyleGAN 映射特征组合，通过训练编码器和混合网络，利用生成的数据来鼓励混合网络同时利用两个输入，并利用高速特征来防止修复部分与未被擦除部分的颜色不一致，并通过与先进的反转和修复方法进行实验和对比，定量指标和视觉比较显示出显著的改进。