微軟開源又一力作

今天推薦的這個項目是「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」，是一個修復(fù)舊照片的項目，讓舊照片重現(xiàn)生機。

這個項目提供了一個 Colab Demo，可以在這個 Demo 上使用你的舊照片嘗試恢復(fù)一下，看看效果。

Colab Demo 地址：https://colab.research.google.com/drive/1NEm6AsybIiC5TwTU_4DqDkQO0nFRB-uA?usp=sharing

要求：

• 代碼在安裝了 Nvidia GPUs 和 CUDA 的 Ubuntu 上進行測試。

• 運行該代碼需要 Python >= 3.6。

如何使用：

1、 Full Pipeline

你可以通過一個簡單的命令，安裝和下載預(yù)訓(xùn)練模型，輕松恢復(fù)舊照片。

對于沒有劃痕的圖像：

python run.py --input_folder [test_image_folder_path] \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?--output_folder [output_path] \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?--GPU 0

對于有劃痕的圖像：

python run.py --input_folder [test_image_folder_path] \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?--output_folder [output_path] \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?--GPU 0 \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?--with_scratch

2、Scratch Detection

目前，我們不打算直接發(fā)布帶有標簽的有劃痕舊照片數(shù)據(jù)集。如果你想要得到配對的數(shù)據(jù)，你可以使用我們的預(yù)訓(xùn)練模型來測試收集到的圖像，以獲得標簽。

cd Global/
python detection.py --test_path [test_image_folder_path] \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??--output_dir [output_path] \
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??--input_size [resize_256|full_size|scale_256]

3、Global Restoration

針對老照片的結(jié)構(gòu)退化和非結(jié)構(gòu)退化問題，提出了一種三重域轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)模型。

4、Face Enhancement

我們使用漸進式生成器來細化老照片的臉部區(qū)域。更多細節(jié)可以在我們的日志提交或者 /Face_Enhancement 文件夾中找到。

開源項目地址：https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

開源項目組織：Microsoft