python之AI视频去码&图片修复CodeFormer，把你的老照片变漂亮_去码修复神器--codeformer

CodeFormer介绍

CodeFormer是由南洋理工大学-商汤科技联合研究中心S-Lab在NeurIPS 2022上提出的一种基于VQGAN+Transformer的人脸复原模型。该方法基于预训练VQGAN离散码本空间，改变复原任务的固有范式，将人脸复原任务转成Code序列的预测任务，大幅度降低了复原任务映射的不确定性，同时VQGAN的码本先验也为复原任务提供了丰富的人脸细节。最后，通过Transformer全局建模，进一步增加了模型对严重退化的鲁棒性，使得复原的人脸更加真实。

主要用途：老照片修复与增强、面部修复、面部颜色增强和修复、马赛克还原等。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.11253.pdf
代码地址：https://github.com/sczhou/CodeFormer

环境搭建

conda环境安装

conda环境准备详见：annoconda

Anaconda，中文大蟒蛇，是一个开源的Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。

Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本。

下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 

# 清华镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 阿里云镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

 注：给pip添加镜像和给conda添加镜像源是不同的，上述conda config添加的源实测不能用的（上述的是pip的镜像源，不能在conda下用），正确应该是：

给pip添加清华通道：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

给conda添加清华通道：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

运行环境构建 

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
 
conda create -n codeformer python=3.9
conda activate codeformer
 
pip install -r requirements.txt 
python basicsr/setup.py develop
 
conda install ffmpeg
pip install ffmpy

模型下载 

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

parsing_parsenet 下载模型存储到weights/facelib/目录下

codeformer_colorization下载模型存储到weights/CodeFormer/目录下

codeformer_inpainting下载模型存储到weights/CodeFormer/目录下

RealESRGAN_x2plus下载模型存储到weights/realesrgan/目录下

如何使用

人脸复原

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path inputs/cropped_faces/0143.png

 

全图片增强 

python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan  --face_upsample  --input_path data/test4.png

 

人脸颜色增强 

python inference_colorization.py --input_path inputs/cropped_faces/0368.png

 

人脸补全 

python inference_inpainting.py --input_path inputs/masked_faces/00105.png

 

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