旧照片修复-模糊图片变清晰-2023年度最强神器 codeformer

CodeFormer是一种根据AI技能深度学习的人脸复原模型，由南洋理工大学和商汤科技联合研究中心联合开发。该模型经过结合了VQGAN和Transformer等技能，能够经过提供模糊或马赛克图画来生成清晰的原始图画。

功用：

1、老相片修正

2、黑白相片彩色化

3、相片马赛克修正

4、低码率视频增强，添加细节

参考资料：

github.com/sczhou/Code…

按照教程，装置环境

首先装置miniconda3

新建python3.8 环境

/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda create -n codeformer python=3.8

新建本地的venv

/home/sean.xd/miniconda3/envs/codeformer/bin/python -m venv venv

source venv/bin/activate

按照官方教程，装置requirements.txt

pip install -r requirements.txt

按照教程，装置

python basicsr/setup.py develop

可是会遇到报错，没有cython， 那就手工装置一下

pip install cython

然后再履行 python basicsr/setup.py develop， 这次就成功了

装置dlib

/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda install -c conda-forge dlib

装置ffmpeg

/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda install -c conda-forge ffmpeg

下载训练好的模型

python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py dlib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

测验一个视频增强功用

提示缺少ffmpeg， import ffmpeg失败

pip3 install ffmpeg-python ，这样就有了

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path inputs/xudong.mp4

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path  inputs/xudong.mp4
inference_codeformer.py:49: RuntimeWarning: Running on CPU now! Make sure your PyTorch version matches your CUDA.The unoptimized RealESRGAN is slow on CPU. If you want to disable it, please remove `--bg_upsampler` and `--face_upsample` in command.
  warnings.warn('Running on CPU now! Make sure your PyTorch version matches your CUDA.'
Face detection model: retinaface_resnet50
Background upsampling: True, Face upsampling: True
[1/276] Processing: xudong_000000
	detect 0 faces
[2/276] Processing: xudong_000001
	detect 0 faces
[3/276] Processing: xudong_000002
	detect 0 faces
[4/276] Processing: xudong_000003
	detect 0 faces
[5/276] Processing: xudong_000004
	detect 0 faces
[6/276] Processing: xudong_000005
	detect 0 faces
[7/276] Processing: xudong_000006
	detect 0 faces
[8/276] Processing: xudong_000007
	detect 0 faces
[9/276] Processing: xudong_000008
	detect 0 faces
[10/276] Processing: xudong_000009
	detect 0 faces

处理的很慢，最终给kill掉了。 不过过程来看，相对顺利。

占用cpu很高

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 29715 sean.xd   20   0 9967.3m   1.8g 104776 R  1237  1.5 116:27.63 python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path inputs/xudong.mp4 

测验图片增强功用

项目有个目录，专门用于测验的。例如这张

github.com/sczhou/Code…

运行如下指令

$ python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan  --face_upsample  --input_path inputs/whole_imgs/03.jpg

inference_codeformer.py:49: RuntimeWarning: Running on CPU now! Make sure your PyTorch version matches your CUDA.The unoptimized RealESRGAN is slow on CPU. If you want to disable it, please remove `--bg_upsampler` and `--face_upsample` in command.
  warnings.warn('Running on CPU now! Make sure your PyTorch version matches your CUDA.'
Face detection model: retinaface_resnet50
Background upsampling: True, Face upsampling: True
[1/1] Processing: 03.jpg
	detect 1 faces
All results are saved in results/test_img_0.7

不得不说，作用是真的牛批！

运用time指令，看看履行总共耗时多少。32核CPU，耗时55秒。如果是单核心cpu，则大约耗时8min多。

real 0m55.259s
user 8m35.757s
sys 1m43.415s

再多测验几张相片