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中文摘要
人脸照片作为人类非常珍贵的身份资料，在传播、存储和后期处理时，往往会
存在水印遮盖、污损、部分信息缺失的问题，这些问题不仅会造成主观视觉效果不
佳，而且会影响到人们对真实图像内容的正确分析和理解，给我们的生活增添很多
不必要的烦恼。因此，如何将损坏图像还原成原本的模样显得非常重要。
针对上述问题，本文提出了一个基于密集多尺度融合生成对抗网络(DMFB-
SAM-GAN)来修复人脸图像。该模型利用密集的扩张卷积组合来获得更大、更有效
的感受野，同时为获得人脸图像的全局精细特征引入注意力机
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