SVFR : Un cadre unifié pour l'implémentation de la réparation de visages vidéo, la réparation de vidéos en noir et blanc, de portraits flous et de vieilles vidéos
Introduction générale
SVFR(Stable Video Face Restoration)是一个用于视频人脸修复的统一框架,支持基础人脸修复(BFR)、着色、修复及其组合任务。该框架利用生成和运动先验,通过统一的面部修复框架整合任务特定信息,提升修复质量和时间稳定性。SVFR的设计旨在解决视频人脸修复中的时间一致性、运动伪影和高质量视频数据有限等挑战。该项目由Zhiyao Wang等人开发,并在GitHub上开源,代码和预训练模型可供学术和非商业研究使用。


Liste des fonctions
- 基础人脸修复(BFR):修复低质量视频中的人脸细节。
- 着色:为黑白视频添加颜色。
- 修复:修复视频中的缺失部分。
- 任务组合:支持BFR、着色和修复的任意组合。
- 时间一致性:通过生成和运动先验提升视频修复的时间一致性。
- Modèle de pré-entraînementLes modèles préformés : fournir une variété de modèles préformés pour que les utilisateurs puissent commencer rapidement.
Utiliser l'aide
Processus d'installation
- 创建Conda环境: :
conda create -n svfr python=3.9 -y
conda activate svfr
- 安装PyTorch:根据硬件选择合适的CUDA版本,例如:
pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2
- Installation des dépendances: :
pip install -r requirements.txt
- Télécharger Checkpoints:手动下载并放置在指定目录中。
Processus d'utilisation
- 单任务推理: :
python3 infer.py --config config/infer.yaml --task_ids 0 --input_path ./assert/lq/lq1.mp4 --output_dir ./results/
task_id: 0
表示基础人脸修复(BFR)task_id: 1
表示着色task_id: 2
表示修复
- 多任务组合推理: :
python3 infer.py --config config/infer.yaml --task_ids 0,1,2 --input_path ./assert/lq/lq3.mp4 --output_dir ./results/
task_ids: 0,1
表示BFR和着色task_ids: 0,1,2
表示BFR、着色和修复
- 带有修复掩码的推理: :
python3 infer.py --config config/infer.yaml --task_ids 0,1,2 --input_path ./assert/lq/lq3.mp4 --output_dir ./results/ --mask_path ./assert/mask/lq3.png
Fonction détaillée du déroulement des opérations
- 基础人脸修复(BFR): :
- 选择输入视频路径和输出目录。
- 设置任务ID为0。
- 运行推理命令,生成修复后的视频。
- 着色: :
- 选择输入视频路径和输出目录。
- 设置任务ID为1。
- 运行推理命令,生成着色后的视频。
- 修复: :
- 选择输入视频路径和输出目录。
- 设置任务ID为2。
- 运行推理命令,生成修复后的视频。
- 任务组合: :
- 选择输入视频路径和输出目录。
- 设置任务ID为组合任务的ID,例如0,1表示BFR和着色。
- 运行推理命令,生成组合任务处理后的视频。
- 带有修复掩码的推理: :
- 选择输入视频路径、输出目录和掩码文件路径。
- 设置任务ID为组合任务的ID,例如0,1,2表示BFR、着色和修复。
- 运行推理命令,生成带有修复掩码处理后的视频。
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