本发明提供一种基于多通道注意力选择生成对抗网络的人脸修复方法，其包括以下步骤：S1、采集人脸数据并进行预处理；S2、建立人脸修复模型及损失函数；S3、第一阶段，学习图像生成子网Gi并初步修复图像；S4、第二阶段，产生中间输出图IG并学习多通道注意力图IA；S5、构建多通道注意力选择模型并输出最终合成图；S6、进行人脸修复。所述人脸修复模型包括生成器网络Gi、参数共享鉴别器D和多通道注意力选择网络Ga，所述损失函数包括不确定性像素损失函数和对抗性损失函数。本发明提供的人脸修复方法有效地学习不确定性图，以指导像素损失，从而实现更强大的优化，提供一种更优的人脸修复方法。
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