تستند الأبحاث الحالية في مجال استعادة الوجه عادةً إما على مسبقة التدهور أو على تسميات الإرشاد الصريحة للتدريب، مما يؤدي غالبًا إلى قدرة تعميم محدودة على الصور الفعلية ذات التدهورات المتنوعة والمحتويات الخلفية الغنية. في هذا البحث، ندرس النسخ الأكثر تحديًا وعمليًا من المشكلة المعروفة بـ "النسخ المزدوج الأعمى" من خلال رفع متطلبات كلا النوعين من المسبقات، والتي تُعرف باسم "تجديد الوجه" (FR). بشكل خاص، صيغنا FR كمشكلة توليدية موجهة بالمعنى وواجهناها باستخدام نهج القمع والتعزيز التعاوني (CSR). هذا أدى إلى تطوير HiFaceGAN، وهو إطار متعدد المراحل يحتوي على عدة وحدات CSR متداخلة تقوم بتزويد تفاصيل الوجه تدريجيًا بناءً على الإرشاد الدلالي التراتبي المستخرج من وحدات القمع التكيفي مع المحتوى في الجهة الأمامية. تم التحقق من الأداء الفائق لـ HiFaceGAN عبر العديد من التجارب الواسعة على صور الوجه المصطنعة والفعلية، مما يثبت مرونته وقدرته على الصمود وتعممه نحو التطبيقات الفعلية لمعالجة الوجه.