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GFPGAN 简述

• GFPGAN (Generative Facial Prior GAN) 是一种基于生成对抗网络（GAN）的面部图像修复与增强模型。它由腾讯 ARC Lab 的研究团队开发，目的是以高效和高质量的方式修复低分辨率、受损或老化的人脸图像，同时保留其真实感和身份一致性。GFPGAN 是当前图像处理领域的热门技术之一，尤其在图像复原和增强领域表现突出。
  

• GFPGAN的主要特点包括：

  • 利用预训练人脸GAN的先验知识：GFPGAN可以有效地修复各种退化的人脸图像。
  • 不需要对输入图像有任何先验假设：可以实现真正的盲修复。
  • 生成的结果更加自然：身份一致性好。
  • 可以处理非常低质量的输入图像。
  • 支持对非人脸区域（背景）进行增强。
  • 提供了无需CUDA扩展的“干净”版本：易于部署。

• 应用场景

  • 老旧照片修复：GFPGAN 可修复模糊或损坏的人脸图像，特别适用于历史照片修复或档案数字化。

  • 低分辨率图像增强：将模糊或像素化的人脸照片转化为高分辨率图像。

  • 艺术修复：用于修复绘画中的面部特征，使其更加清晰。

  • 视频人脸修复：对低质量的视频逐帧修复人脸。

  • 虚拟现实与增强现实：在 VR 和 AR 应用中，用于生成高质量、逼真的人脸模型。

GFPGAN 介绍

1. GitHub：https://github.com/TencentARC/GFPGAN
2. 论文：https://arxiv.org/pdf/2101.04061
   
3. 环境依赖：

• Python >= 3.7 (Recommend to use Anaconda or Miniconda)
• PyTorch >= 1.7
• Option: NVIDIA GPU + CUDA
• Option: Linux

4. 克隆仓库：

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

5. 安装依赖包：

# Install basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR
# We use BasicSR for both training and inference
pip install basicsr# Install facexlib - https://github.com/xinntao/facexlib
# We use face detection and face restoration helper in the facexlib package
pip install facexlibpip install -r requirements.txt
python setup.py develop# If you want to enhance the background (non-face) regions with Real-ESRGAN,
# you also need to install the realesrgan package
pip install realesrgan

6. 下载预训练模型：

wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models

7. 快速推理：

python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2

Usage: python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2 [options]...-h                   show this help-i input             Input image or folder. Default: inputs/whole_imgs-o output            Output folder. Default: results-v version           GFPGAN model version. Option: 1 | 1.2 | 1.3. Default: 1.3-s upscale           The final upsampling scale of the image. Default: 2-bg_upsampler        background upsampler. Default: realesrgan-bg_tile             Tile size for background sampler, 0 for no tile during testing. Default: 400-suffix              Suffix of the restored faces-only_center_face    Only restore the center face-aligned             Input are aligned faces-ext                 Image extension. Options: auto | jpg | png, auto means using the same extension as inputs. Default: auto

8. 模型版本对比介绍：
   
9. 提供了基础模型可供自行训练：