AI 黑科技，老照片修復(fù)，模糊變高清
↓↓↓點(diǎn)擊關(guān)注，回復(fù)資料，10個(gè)G的驚喜
兄弟們好
最近閑逛，發(fā)現(xiàn)騰訊開源的老照片修復(fù)算法FPGAN新出了V1.3預(yù)訓(xùn)練模型，手癢試了一下，滿驚艷的。
我拿“自己”的舊照片試了一下，先看效果
GFPGAN
FPGAN算法由騰訊PCG ARC實(shí)驗(yàn)室提出，其相關(guān)論文已被CVPR2021收錄。
研究核心利用了包含在訓(xùn)練好的人臉生成模型里的「知識(shí)」, 被稱之為生成人臉先驗(yàn) (Generative Facial Prior, GFP)。它不僅包含了豐富的五官細(xì)節(jié), 還有人臉顏色, 此外它能夠把人臉當(dāng)作一個(gè)整體來對待, 能夠處理頭發(fā)、耳朵、面部輪廓?；陬A(yù)訓(xùn)練好的生成模型, 研究者們提出了利用生成人臉先驗(yàn) GFP 的人臉復(fù)原模型 GFP-GAN。相比于近幾年其他人臉復(fù)原的工作, GFP-GAN 不僅在五官恢復(fù)上取得了更好的細(xì)節(jié), 整體也更加自然, 同時(shí)也能夠?qū)︻伾幸欢ǖ脑鰪?qiáng)作用。
Online 試玩版
官方提供了 Online 試玩版
Huggingface (只返回人臉)
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN
Replicate.ai
https://replicate.com/xinntao/gfpgan
Baseten.co
https://app.baseten.co/applications/Q04Lz0d/operator_views/8qZG6Bg
我測試了一下,只有Replicate比較穩(wěn)定。
只需將你想修復(fù)的照片拖進(jìn)左邊的圖片框內(nèi)，點(diǎn)擊Submit即可。
比如我把自己的照片再傳上去
效果不太理想，銳化有點(diǎn)過，貌似是因?yàn)橛玫腣1.2的預(yù)訓(xùn)練模型吧。
本地運(yùn)行
本地運(yùn)行可以使用最新的預(yù)訓(xùn)練模型，修復(fù)效果更加自然，能在低質(zhì)量輸入的情況下，輸出高質(zhì)量結(jié)果。
環(huán)境要求：
Python >= 3.7 (推薦使用Anaconda or Miniconda)
PyTorch >= 1.7
Option: NVIDIA GPU + CUDA
Option: Linux
我的系統(tǒng)是Ubuntu 20.04.2 LTS ，Win平臺(tái)沒有嘗試，感興趣的同學(xué)可以試試。
克隆項(xiàng)目
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
cd GFPGAN
安裝依賴
# 安裝BasicSR:基于 PyTorch 的開源圖像視頻復(fù)原工具箱, 比如 超分辨率, 去噪, 去模糊, 去 JPEG 壓縮噪聲等.
pip install basicsr
# 安裝facexlib: 提供實(shí)用的人臉相關(guān)功能的集合
pip install facexlib
# 安裝GFPGAN依賴包
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
# Real-ESRGAN：圖像分辨率修復(fù)工具，可以提升照片分辨率
pip install realesrgan
注：
直接pip install basicsr，我遇到大面積的warning，后面運(yùn)行時(shí)報(bào)錯(cuò)了
ImportError: cannot import name 'load_file_from_url' from 'basicsr.utils.download_util'大家如果有相同問題，可以嘗試
!pip install basicsr
下載V1.3預(yù)訓(xùn)練模型
#
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models
模型就下載到experiments/pretrained_models目錄下了
運(yùn)行
終端切到GFPGAN目錄下，運(yùn)行：
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -s 2
inputs目錄下存放準(zhǔn)備修復(fù)的圖片，工程包里包含了部分測試圖片，你也可以將自己要修復(fù)的圖片放在inputs下一級(jí)的某個(gè)文件夾中。
results目錄則保存處理后生成的結(jié)果圖片，包含了對比圖像、人臉圖像、整張圖像等多個(gè)子文件夾。
第一次運(yùn)行時(shí)會(huì)比較慢，還會(huì)額外自動(dòng)下載facexlib的模型文件；稍后片刻就能在results\cmp目錄下看到修復(fù)前后的對比圖片了：
