FADRA：面向视频人脸修复的频率感知扩散与残差自适应框架

FADRA 是一个频率感知扩散框架，通过迭代残差自适应实现视频人脸修复。它基于预训练文本到视频扩散模型，引入轻量 LoRA 适配器与低质量像素对齐特征融合模块，并在扩散骨干后加入重复残差自适应头（RRAH），以低质量隐变量和当前速度预测为输入逐步细化残差。实验表明，FADRA 在定量指标与视觉感知上均优于现有方法，能恢复更好的面部结构并生成更时序一致的视频。