大家好，之前向大家介绍并跑通了腾讯开源的老照片修复算法（AI 黑科技，老照片修复，模糊变高清），同时我也提到官方提供的3个线上试玩版体验都不好。所以我微调了一下官方 Demo，使用最新的V1.3预训练模型且输出whole-image，大家先感受一下：
https://huggingface.co/spaces/beihai/GFPGAN-V1.3-whole-image
GFPGAN + Gradio + Huggingface 这三者我都是刚接触，揉在一起还是挺好玩的。下面我就将整个实现过程详细介绍一下
克隆官方Demo
GFPGAN 的官方 Demo 就属 Huggingface 体验还行，缺点是只输出人脸且使用的是老模型。
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN
clone 之前先安装git lfs
LFS是Large File Storage的缩写，用了帮助git管理大的文件
sudo apt-get install git-lfs git init # 这一步必须 sudo git lfs install # 安装完成克隆GFPGAN git clone https://huggingface.co/spaces/akhaliq/GFPGAN
克隆后我直接运行了一下 python app.py,出现了两个报错，大家如果有遇到可以参考一下。
报错1：ERROR: Exception in ASGI application
解决：pip install aiofiles
报错2：There is no current event loop in thread 'Thread-2'
解决：参考这这篇文章
https://www.cnblogs.com/SunshineKimi/p/12053914.html
具体就是在uvicorn的server.py 加上一句 new_loop = asyncio.new_event_loop()
Gradio
Huggingface 上的 GFPGAN Demo 是用 Gradio 实现的。
Gradio是MIT的开源项目，使用gradio，只需在原有的代码中增加几行，就能
自动化生成交互式web页面，并支持多种输入输出格式，比如图像分类中的图>>标签，超分辨率中的图>>图等。同时还支持生成能外部网络访问的链接，能够迅速让他人体验你的算法。
Gradio 的定位类似于 Streamlit，但是更轻量(一行代码)，因为它推荐的应用场景都是对“单个函数”进行调用的应用，并且不需要对组件进行回调。
顺便提一下，我之前已对 Streamlit 有详细介绍并开发了几个小东西：
我也是第一次接触 gradio ，它的安装很简单：pip install gradio
从零学起我只看了官方文档，用法也只看了 Interface ，耗时半个小时。
# getting_started https://www.gradio.app/getting_started/ # docs https://www.gradio.app/docs/ # github https://github.com/gradio-app/gradio
代码修改
官方Demo的代码我只修改已下几处：
- 修改model_path,直接将下载好的V1.3预训练模型放到了experiments/pretrained_models下。
- 修改 inference（img），展现restored_img
restorer = GFPGANer( model_path='experiments/pretrained_models/GFPGANv1.3.pth', upscale=2, arch='clean', channel_multiplier=2, bg_upsampler=bg_upsampler) def inference(img): input_img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_COLOR) cropped_faces, restored_faces, restored_img = restorer.enhance( input_img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True) return Image.fromarray(restored_img[:, :, ::-1])
改完后可以python app.py先看一下效果:
它会自动生成一个本地静态交互页面，浏览器会自动跳转到 http://127.0.0.1:7860
那个gradio.app的链接可以分享，有效期 72 小时。
上传到Huggingface
step1：注册Huggingface账号，略。
step2：创建Space，SDK记得选择Gradio
step3：克隆新建的space代码，然后将改好的代码push上去
git lfs install git add . git commit -m "commit from $beihai" git push
push的时候会让输入用户名（就是你的注册邮箱）和密码，解决git总输入用户名和密码的问题:git config --global credential.helper store
push完成就大功告成了，回到你的space页对应项目，就可以看到效果了。
https://huggingface.co/spaces/beihai/GFPGAN-V1.3-whole-image
不过Huggingface也时常500，大家多试试吧，毕竟免费。
