2023-10-16 14:58
开源、本地、离线部署：安利一款腾讯出品的AI老照片修复工具：GFPGAN
今天给大家分享一款腾讯出品的超强AI老照片修复工具GFPGAN，手把手教你本地部署，也准备了离线整合包，解压即可用。
GFPGAN简介
GFPGAN是一款腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blind face) 修复，可以对老照片进行很好的修复。
官方提供了在线体验网站，我试了下，效果还是很不错的：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan
但在网站上使用，或多或少还是有点害怕隐私泄露问题。没关系，接下来手把手带大家本地部署。
本地部署流程
部署GFPGAN步骤比较多，没关系，接下来紧跟我的节奏，手把手教你本地部署。
①将项目克隆到本地：
下载git并安装，之后在你想要部署GFPGAN的位置，右键点击，选择“Git Bash Here”。
然后输入以下指令，下载项目：
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
等待几分钟，即可将项目文件下载到本地。
②安装Python：
推荐下载Anaconda（一个傻瓜式整合Python的软件）
安装过程推荐查看往期内容：青春就是用来失败的 | 训练灌篮高手专属AI绘画模型
③创建虚拟环境：
打开Anaconda，选择“CMD.exe”。
在打开的命令提示窗口，输入以下代码，新建一个Python环境：
conda create -n GFPGAN python==3.8
新建完成后，继续输入以下代码，激活刚才生成的Python环境：
conda activate GFPGAN
④第三方依赖库安装：
在刚才的窗口输入以下代码，进入之前下载的GFPGAN根目录：
cd 部署的GFPGAN本地路径
比如"cd C:\\Users\\GFPGAN"
然后输入以下代码，安装项目所需的依赖环境：
# Install basicsr - <https://github.com/xinntao/BasicSR>
# We use BasicSR for both training and inferencepip install basicsr
# Install facexlib - <https://github.com/xinntao/facexlib>
# We use face detection and face restoration helper in the facexlib packagepip install facexlib
pip install -r requirements.txtpython setup.py develop
# If you want to enhance the background (non-face) regions with Real-ESRGAN,
# you also need to install the realesrgan packagepip install realesrgan
⑤下载预训练模型：
通过以下地址，下载预训练模型：
https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models
下载完成后，将模型放置在项目中的“\experiments\pretrained_models”中。
⑥运行GFPGAN：
继续在命令提示窗口，输入以下代码，就可以运行了。
conda activate GFPGAN
cd 部署的GFPGAN本地路径
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2
上手试试
将需要修复的照片放置在“inputs”文件夹中的“whole_imgs”内：
之后在命令提示窗口进行上述第⑥步操作即可，处理完成后，结果将会自动保存在“results”文件夹的“restored_imgs”内：
自行部署还是比较麻烦的，我也制作了离线整合包，下载解压即用，双击“一键启动-GFPGAN.exe”即可修复老照片。
整合包已经发布在了知识星球里。欢迎关注我的公众号，加入我的AI知识星球，获得更多有趣的AI黑科技项目整合包。
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资深大厂产品经理Glen，鹅厂、字节、华为工作经历。
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