一、介绍
- GFP-GAN是腾讯在人像复原、超分等方面的佳作 ，其基于 FFHQ 上训练，由 70000 张高质量图像组成。在训练过程中，将所有图像的大小调整为5122。
- GFP-GAN 是在合成数据上训练的，这些合成数据近似于真实的低质量图像，并在推理过程中推广到真实世界的图像，可用于真实世界面部高清修复。
更多详细信息见Github仓库
二、容器构建说明
GFP-GAN并未自带web交互页面，因此，克隆项目后，安装项目所需环境后，在运行前后需要自行在文件夹中放入和获取相关图片。
1. 依赖关系和安装
#克隆仓库
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
cd GFPGAN
#安装依赖
apt-get update
apt-get install -y libgl1 git libglib2.0-0 pyyaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
依次安装以下包
pip install basicsr
pip install facexlib
pip install -r requirements.txt
运行代码：
python setup.py develop
下载模型v1.3版本：
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models
模型v1.2版本为（可自行选择下载，放置在experiments/pretrained_models中）：
https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v0.2.0/GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth
2. 进行推理
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2
推理相关注释：
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