一 GFPGAN 介绍

       GFPGAN 是一个由腾讯 ARC 团队开发的用于人脸图像生成和优化的 GAN 模型。在github可以找到开源的代码，它由两个主要模块组成：

• 退化移除模块 (U-Net)：用于从低分辨率、低质量的人脸图像中恢复出高质量的人脸图像。

• 生成式脸部先验模块 (StyleGAN2)：用于生成高分辨率、逼真的人脸图像。

GFPGAN 的工作原理是首先使用退化移除模块来恢复出高质量的人脸图像。然后，使用生成式脸部先验模块来生成高分辨率、逼真的人脸图像。

GFPGAN 具有以下优点：

• 能够生成高分辨率、逼真的人脸图像。
• 能够对已有的人脸图像进行增强和优化，例如去除皱纹、瑕疵，增强肤色等。
• 能够控制生成图像的风格和特征，例如改变年龄、性别、肤色等。

GFPGAN 已在多个人脸图像生成和优化任务上得到了验证，并取得了良好的效果。

GFPGAN 具有广泛的应用前景，可用于以下场景：

• 人脸合成
• 人脸美化
• 人脸识别
• 人脸动画
• 虚拟现实/增强现实

 

二 GFPGAN 项目搭建

下拉代码：

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

安装项目依赖组件

pip install basicsr
pip install facexlib

pip install -r requirements.txt

 下载数据模式https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth

下载后的文件放在位置 experiments/pretrained_models/目录，如下图：

三 GFPGAN 运行项目

python.exe inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2

运行报错解决：

由于采用默认安装，torchvision没有指定版本这与官方的不一致，需要修改以下源码：

#from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale
# 上面代码引入模块不存在，现变更为如下：
from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale

修改后如下图： 

 

首次运行要联网，还会下载数据模型，不然会报错如下图：

 如查不联网可以手工下载保存到相应的位置即可，如下图：

 上图中可以看到运行成功。

GFPGAN 自带照片修复后的效果图如下：