修复旧照片,找到新感动

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
简介: 共赴亚运盛会

体验心得

亚运在即,马上就要去杭州观赛了,偶然在阿里云上看到这个活动,对AI修复亚运老照片这个项目非常感兴趣,官方的教程非常详细,甚至没有留下任何瑕疵缺漏让我来挑刺,跟着教程走100%能成功。在领取资源包、正确开通资源(一定要记得镜像选择stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04。)之后将image_restoration.ipynb上传到Notebook按照步骤交互式执行就好,可以说阿里云已经帮我们完成90%的工作了。


ipynbIPython notebook的文件扩展名,代表Interactive Python notebook。它是一个基于WEB的交互式计算环境,可以将代码、文本、公式、图表、图像等内容组合在一起,实现数据分析和可视化。

 

主要特点包括:

  • 支持交互式编程,可以一步步执行代码,查看结果
  • 支持多种编程语言,PythonR
  • 代码和结果在同一个文档中,方便记录整个分析过程
  • 支持Latex公式,Markdown格式编辑
  • 可将图表、图片内嵌到文档中
  • 支持代码复用,方便协作
  • 可以将Notebook导出为PDFHTML等格式分享

一些补充

不过还是有一点教程里没有直接说,我们生成的图片默认存到DSW的实例上了,本质上这个实例是一个基于Linux的服务器,我们怎么把生成的结果下载下来呢?有两种方法

一、化繁为简-把文件夹压缩成一个文件然后通过DSW工作台下载。

安装zip

sudo apt install zip unzip

压缩文件夹(示例命令)

zip -r output.zip results

 image.png

然后就可以下载啦,文件支持断点续传

image.png

二、使用scp工具。

 

遗憾的是DSWNotebook工作台没有提供文件夹下载或者批量下载的功能,因此我们需要使用ssh工具的scp命令来把整个结果文件夹down下来。但是执行SCP命令我们需要先在DSW实例上安装ssh工具并配置登陆方式,然后在本地配置DSW代理来访问远程实例。步骤如下:

1、在DSWTerminal中,执行如下命令安装ssh

sudo apt-get update

sudo apt-get install openssh-server

sudo service ssh start

2、下载并配置DSW代理工具

Windows X86 64版本链接:https://static-aliyun-doc.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20230529/iwcp/proxyclient.exe

在工具目录下运行如下命令进行连接配置:

proxyclient.exe config

根据提示输入RegionIdAKSTSToken(仅RAM账号需要)。

image.png

配置工具与实例的连接,示例命令如下(实例名和地域需自行更改!!):

proxyclient add --instance-id=dsw-example2121 --region-id=cn-beijing

3、在DSWTerminal进行配置

为实例配置密码:

passwd root

打开SSH配置文件:

vi /etc/ssh/sshd_config

将配置#PermitRootLogin prohibit-password修改为PermitRootLogin yes,并保存配置文件。

重启SSH Server服务,使设置生效。

service ssh stop

service ssh start

就这样我们就可以连接到远程实例,执行scp命令就可以下载结果文件夹啦。

4、使用scp命令下载

 

# 从远程实例复制文件目录到本地。

scp -r root@<DSW实例ID>:<remote_dir> <local_dir>

示例:把DSW实例的results文件夹下载到本地用户文件夹

scp -r root@dsw-**********:/mnt/workspace/results /Users


小结

image.png

史料旧照片修复应尊重原貌。修复过程中应该尽量保留图片的原始状态,不应过度美化或修改原图片的内容。根据目前的实践来看,1974德黑兰亚运会老照片有大量黑白照片,这些照片分辨率低,有大量噪点和杂质划痕。针对这些照片我先是通过AI算法进行图像去噪、图像超分、面部增强,然后根据修复情况进行手动划痕清理。因为不清楚历史事实,对黑白图片进行无条件上色是偏离历史的,所以我选择保留黑白照片的独特韵味。

仅使用开源代码跑出来的结果大部分是需要人工调整的,尤其是当出现畸变、上色错误等问题时,我们必须进行优化。个人感觉codeformer_0.0_bgup_faceup的结果是这些算法里面最好的,我的优化结果也是在此基础上进行调整。推荐使用SDWebUI来进行进一步优化,相较开源代码直接跑会省心很多,可以看到即时的效果。以上就是我的心得分享。

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