SVFR (Stable Video Face Restoration) एक व्यापक वीडियो चेहरे की मरम्मत के लिए एक एकीकृत ढाँचा है। यह वीडियो चेहरे की मरम्मत (BFR), रंग और मरम्मत कार्यों को एकीकृत करता है, Stable Video Diffusion (SVD) के उत्पादन और गति पूर्वानुमान का उपयोग करके, और एकीकृत चेहरे की मरम्मत ढाँचे में कार्य-विशिष्ट जानकारी को जोड़कर, इन कार्यों के पूरक लाभों को प्रभावी ढंग से जोड़ता है, समयगत निरंतरता को बढ़ाता है और उत्कृष्ट मरम्मत गुणवत्ता प्राप्त करता है। यह ढाँचा कार्य पहचान को बढ़ाने के लिए सीखने योग्य कार्य एम्बेडिंग पेश करता है, और विभिन्न उप-कार्यों के बीच साझा सुविधा प्रतिनिधित्व सीखने को प्रोत्साहित करने के लिए एक नया एकीकृत संभावित नियमन (ULR) का उपयोग करता है। इसके अलावा, मरम्मत की गुणवत्ता और समय स्थिरता को और बढ़ाने के लिए सहायक रणनीतियों के रूप में चेहरे के पूर्वानुमान सीखना और स्व-संदर्भ परिष्करण पेश किए गए हैं। SVFR ने वीडियो चेहरे की मरम्मत के क्षेत्र में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए हैं और व्यापक वीडियो चेहरे की मरम्मत के लिए एक नया प्रतिमान स्थापित किया है।