一   
    
    
   、前言

最近闲来无事    
    
    
，翻了翻以前的老照片    


     


     


   ，看着多年前的老照片




 




 




 

，感慨万千   

   

   

，仿佛又回到了以前的青春岁月   
    
    
   。

只可惜青春易逝     

     

     

  ，无法重来


     


     


     

。意气风发




  




  




  
，头角峥嵘的画面只能永远地留存在相片之中了 




 




 




。只叹当时没有多拍几张照片留作纪念
  


  


  


，可惜当时设备也不好     
     
     
 ，照片效果不佳   

   

   

  。留下遗憾

     

     

     
。

最近学习了Python 




   




   




   ，发现可以通过Python使用AI来修复老旧照片

 



 



 



，而且修复后的效果非常不错
  




  




  




。

AI是一种人工智能技术               ，它可以用来处理图像和视频  


  


  


 。在某些情况下  




    




    




    ，AI可以帮助修复照片中的瑕疵或缺陷
















，例如曝光不足


     


     


     

、颜色失真等 
     
     
     。这意味着               ，通过使用AI   



     



     



    ，我们可以更好地处理我们的照片
















，并确保其质量得到最大程度地修复提升

   




   




   




。

要实现这一目标    
    
    
，首先需要对照片进行分析和检测    


     


     


   ，找出问题所在 



 



 



。然后




 




 




 

，将相关信息输入到计算机中   

   

   

，利用深度学习技术进行自动化修复                 。通过本教程     

     

     

  ，可以快速有效地完成整个流程




  




  




  
，从而为我们带来更加精美的照片


    




    




    



。希望能帮到那些和笔者一样留有遗憾的读者们














。

二 




 




 




、准备

2.1 前期准备

2.1.1 Python版本

必须高于3.7版本
  


  


  


，笔者使用的是3.10

2.1.2 下载项目

https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git

2.1.3 下载训练模型

https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth

将此训练模型保存在刚才下载的项目的experiments/pretrained_models文件夹中                 。

2.1.4 准备需要修复的老旧照片

(图片来源于网络     
     
     
 ，侵删


     



     



     


。)

2.2 用到的库

basicsr：

基于PyTorch的开源图像视频复原工具箱, 比如超分辨率   

   

   

  、去噪

     

     

     
、去模糊等

facexlib：

提供实用的人脸相关功能的集合

realesrgan：

图像分辨率修复工具 




   




   




   ，可以提升照片分辨率

2.2.1 安装需要的库

pip install basicsr==1.4.2

PS：basicsr库安装可能会报错

 



 



 



，如果一直报错               ，则先不管它  




    




    




    ，继续下面的操作














。

pip install facexlib

pip install realesrgan

2.2.2 安装GFPGAN依赖包

pip install -r requirements.txt

Python setup.py develop

三
  




  




  




、实操

3.1 操作步骤

1  


  


  


 、将需要修复的老旧照片放到项目中的inputs\my_test_pics中

2 
     
     
     、打开终端
















，切换目录到项目根目录下

3

   




   




   




、在终端中输入代码：

python inference_gfpgan.py -i inputs/my_test_pics -o results -s 2

说明：

inputs/my_test_pics：待修复照片所在目录

results：修复后的照片目录               ，会自动创建4个文件夹   



     



     



    ，其中：

cmp：存放了修复后的照片中所有人物头像的对比照

cropped_faces：存放了照片中所有的人物头像(未修复)

restored_faces：存放了照片中所有的人物头像(已修复)

restored_imgs：存放了已修复的整张照片

4 



 



 



、等待完成
















，此过程耗费时间取决于电脑配置   
    
    
   。一般2-5分钟处理完一张照片


     


     


     

。

3.1.1 属性对比

3.1.2 人像对比

3.1.3 修复后的完整图片

3.2 注意

1                 、待处理照片文件名必须为ASCII字符    
    
    
，不能包含中文或其他国家字符 




 




 




。

2


    




    




    



、修复时会自动找寻照片中的人物头像进行修复    


     


     


   ，但也有可能会修复失败   

   

   

  。

3














、分辨率会提升至原来的4倍




 




 




 

，即长和宽分别翻倍

     

     

     
。