Personalized Restoration via Dual-Pivot Tuning

🌐 基础信息
网站名称: Personalized Restoration（推断自域名，官方名称未明确标注）
网址: [https://personalizedrestoration.github.io](https://personalizedrestoration.github.io)
成立时间: 未公开
所属国家/语言: 未公开（界面语言为英语）
母公司/创始人: 未公开
品牌特色: 专注于通过个性化扩散模型实现面部图像修复，核心强调身份特征保留，技术驱动型定位。

🎯 网站定位
领域分类: AI图像处理 / 计算机视觉
核心功能:
🔹 高精度面部图像修复（去模糊、去噪、分辨率提升）
🔹 基于扩散模型的个性化身份特征保留技术
🔹 自动化人脸细节增强与自然化处理
目标用户:
✅ 摄影师/设计师（修复老旧照片）
✅ 影视/游戏行业从业者（数字角色修复）
✅ 普通用户（社交媒体头像优化）

🚀 技术特色
核心技术:
🔥 个性化扩散模型：通过定制化训练确保修复后图像与原始身份特征高度一致，避免传统AI修复导致的“脸谱化”问题。
🔥 多阶段融合算法：结合低层像素修复与高层语义理解，平衡细节还原与自然度。
差异点:
⚡ 相比通用图像修复工具（如Remini、Topaz），专注于身份保留，更适合证件照、历史人物照片等敏感场景。
⚡ 支持个性化模型微调，用户可上传少量数据定制专属修复风格。

📌 适用场景与人群
典型场景:
🌟 老照片/低质量证件照修复
🌟 影视作品中角色面部细节还原
🌟 虚拟数字人身份一致性维护
推荐人群:
👨💻 数字文化遗产保护工作者
👩🎨 需要高精度人脸修复的专业创作者

💡 附加说明
项目托管于GitHub Pages，为学术研究衍生成果或开源技术Demo
未提供商业化入口，可能处于技术验证阶段

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