SVFR (Stable Video Face Restoration) ist ein einheitlicher Rahmen für die umfassende Video-Gesichtsrestaurierung. Er integriert die Aufgaben der Video-Gesichtswiederherstellung (BFR), der Farbgebung und der Reparatur. Durch die Nutzung der generativen und Bewegungs-Prioritäten von Stable Video Diffusion (SVD) und die Kombination mit aufgabenspezifischen Informationen aus einem einheitlichen Gesichtsrestaurierungsrahmen werden die komplementären Vorteile dieser Aufgaben effektiv kombiniert, die zeitliche Kohärenz verbessert und eine hervorragende Restaurierungsqualität erzielt. Der Rahmen führt lernfähige Aufgaben-Einbettungen ein, um die Aufgabenerkennung zu verbessern, und verwendet eine neuartige, einheitliche latente Regularisierung (ULR), um das Lernen gemeinsamer Merkmalsdarstellungen zwischen verschiedenen Unteraufgaben zu fördern. Darüber hinaus werden das Lernen von Gesichts-Prioritäten und die selbstreferenzierende Verfeinerung als unterstützende Strategien eingeführt, um die Restaurierungsqualität und die zeitliche Stabilität weiter zu verbessern. SVFR erzielt im Bereich der Video-Gesichtsrestaurierung hochmoderne Ergebnisse und etabliert ein neues Paradigma für die umfassende Video-Gesichtsrestaurierung.