GFPGAN：テンセントのオープンソース顔修復アルゴリズム

はじめに

GFPGAN (Generative Facial Prior GAN) は、Tencent ARC (Applied Research Center) によって開発されたオープンソースの顔修復アルゴリズムです。GFPGANは、低品質な顔画像、古い顔画像、AIが生成した顔画像を効果的に修復することができ、従来の手法に存在するディテールの損失やテクスチャのぼやけの問題を解決し、高品質な顔画像の修復と生成を実現します。

機能一覧

• ブラインド顔修復：入力画像に関する先験的な仮定を必要としないため、真のブラインド修復が可能。
• 高品質な画像生成：事前に訓練された顔GANの事前知識を使用することで、生成された結果はより自然で、同一性の一貫性が高い。
• 低画質画像処理：非常に低画質な入力画像を処理して画質を向上させることができる。
• オープンソースプロジェクト：開発者による二次開発や研究を促進するためにソースコードを提供する。

ヘルプの使用

1. 設置プロセス::
   • GFPGANプロジェクトコードのクローニング：

     ギット クローン https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
     

      

   • プロジェクト・ディレクトリに移動し、依存関係をインストールする：

     cd GFPGAN
     pip install -r requirements.txt
     

      

   • 訓練済みモデルをダウンロードする：

     wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.4/GFPGANv1.3.4.pth
     

      

2. 使用方法::
   • 顔面修復のために以下のコマンドを実行する：

     python inference_gfpgan.py --input input_image.jpg --output output_image.jpg --model_path GFPGANv1.3.4.pth
     

      

   • パラメータの説明
     • --入力画像パスを入力します。
     • --出力出力画像のパス。
     • ---モデルパスプレトレーニングモデルパス。
3. 詳しい操作手順::
   • 画像の前処理入力画像のトリミングとリサイズを行い、最適な復元を行います。
   • モデルの選択GFPGANは、様々なアプリケーションシナリオに適応するために、特定のニーズに応じて異なる事前学習モデルを選択することができます。
   • 結果の最適化例えば、明るさ、コントラストなどを調整することで、より良い視覚効果を得ることができます。
4. 一般的な問題::
   • 不満足な修復結果訓練済みのモデルを使い分けたり、入力画像を前処理してみる。
   • ノロノロGPU アクセラレーションが使用されていることを確認し、コードのパフォーマンスを最適化します。

オンライン操作

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