GFP-GAN:人面部图像智能修复软件

GFP-GAN:利用生成性面部优先权实现现实世界的盲目面部修复;GFP-GAN: Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial PriorGFPGAN旨在开发一个实用的算法用于现实世界的人脸修复。
它利用预先训练好的人脸GAN(如StyleGAN2)中封装的丰富和多样的先验因素进行盲目的人脸修复。

GFP-GAN:人面部图像智能修复软件

安装

  1. Clone repo

    git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
    cd GFPGAN
  2. Install dependent packages

    # 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 facexlib
    
    pip 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

快速开始:

下载预训练模型GFPGANv1.3.pth,

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

其他模型下载链接:https://share.weiyun.com/ShYoCCoc

使用方法:

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.

如若转载,请注明出处:https://www.ouq.net/gfp-gan.html

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