GFPGAN: algoritmo de reparo facial de código aberto da Tencent

Introdução geral

O GFPGAN (Generative Facial Prior GAN) é um algoritmo de reparo facial de código aberto desenvolvido pelo Tencent ARC (Applied Research Center). O algoritmo utiliza os fatores anteriores ricos e diversificados encapsulados em GANs faciais pré-treinados (por exemplo, StyleGAN2) para reparo cego de faces. O GFPGAN pode reparar com eficácia imagens faciais de baixa qualidade, antigas ou geradas por IA, solucionando os problemas de perda de detalhes e desfoque de textura existentes nos métodos tradicionais e obtendo reparo e geração de imagens faciais de alta qualidade.

Lista de funções

• Reparo cego de faces: não são necessárias suposições a priori sobre a imagem de entrada, permitindo um reparo cego verdadeiro.
• Geração de imagens de alta qualidade: usando o conhecimento prévio do GAN facial pré-treinado, os resultados gerados são mais naturais com boa consistência de identidade.
• Processamento de imagens de baixa qualidade: imagens de entrada de qualidade muito baixa podem ser processadas para melhorar a qualidade da imagem.
• Projeto de código aberto: fornecer código-fonte para facilitar o desenvolvimento secundário e a pesquisa por parte dos desenvolvedores.

Usando a Ajuda

1. Processo de instalação::
   • Clonagem do código do projeto GFPGAN:

     git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
     

      

   • Vá para o diretório do projeto e instale as dependências:

     cd GFPGAN
     pip install -r requirements.txt
     

      

   • Faça o download do modelo pré-treinado:

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

      

2. Uso::
   • Execute o seguinte comando para reparar a face:

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

      

   • Descrição do parâmetro:
     • -entradaDigite o caminho da imagem.
     • --outputCaminho da imagem de saída.
     • ---model_pathCaminhos do modelo de pré-treinamento.
3. Procedimento de operação detalhado::
   • Pré-processamento de imagensImagem de entrada: A imagem de entrada pode ser cortada e redimensionada para garantir a restauração ideal antes de prosseguir.
   • Seleção de modelosEscolha de diferentes modelos pré-treinados de acordo com necessidades específicas: o GFPGAN oferece uma variedade de modelos para se adaptar a diferentes cenários de aplicativos.
   • Otimização dos resultadosO resultado pode ser otimizado ainda mais após a fixação, por exemplo, ajustando o brilho, o contraste etc. para obter um melhor efeito visual.
4. problemas comuns::
   • Resultados insatisfatórios da restauraçãoTente usar modelos pré-treinados diferentes ou pré-processar a imagem de entrada.
   • lentoAceleração de GPU: garanta que a aceleração de GPU seja usada e otimize o desempenho do código.

Operação on-line

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