CodeFormer——AI驱动的面部图像修复与增强

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: CodeFormer是由南洋理工大学和商汤科技联合研发的AI人脸复原模型,结合VQGAN和Transformer技术,能从模糊或马赛克图像中生成清晰图像。它具备老照片修复、黑白照片彩色化、马赛克修复和低码率视频增强等功能。安装过程涉及miniconda3、Python环境配置、相关库的安装及模型训练数据下载。在测试视频增强时,虽然初期遇到ffmpeg导入问题,但通过安装ffmpeg-python得以解决,不过CPU占用率高。此外,还展示了对图片进行增强的命令行操作及结果示例。

引言

在图像处理领域,AI技术正以前所未有的速度推动着图像修复与增强的发展。CodeFormer,一款由南洋理工大学与商汤科技联合开发的人脸复原模型,利用VQGAN和Transformer等前沿技术,为模糊或马赛克图像的修复提供了强大的解决方案。本文将引导你完成CodeFormer的安装配置,并演示其在照片修复和视频增强上的应用。



参考文献和Github地址:

Zhou, S., Zhu, Y., Wang, X., Wang, Z., & Zhang, J. (2022). CodeFormer: Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer. arXiv preprint arXiv:2205.09991.

GitHub repository. (Accessed June 12, 2024).



安装与环境搭建

首先,确保你的系统已安装miniconda3。创建一个Python 3.8的虚拟环境:

Bash

/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda create -n codeformer python=3.8

接着,激活新创建的环境并安装venv

Bash

source activate codeformer
/home/sean.xd/miniconda3/envs/codeformer/bin/python -m venv venv
source venv/bin/activate

根据官方指南,安装项目依赖:

Bash

pip install -r requirements.txt

安装过程中可能会遇到缺少cython的问题,手动安装后即可继续:

Bash

pip install cython
python basicsr/setup.py develop

进一步安装dlibffmpeg

Bash

/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda install -c conda-forge dlib
/home/sean.xd/miniconda3/bin/conda install -c conda-forge ffmpeg

下载预训练模型,准备测试:

Bash

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

测试视频增强功能

尝试使用CodeFormer增强视频,但需注意,若PyTorch版本与CUDA不匹配,会导致警告信息提示。确保软件版本一致以获得最佳性能:

Bash

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path inputs/xudong.mp4

在测试过程中,观察到CPU使用率极高,表明模型在CPU上运行时计算量较大,对于长时间处理或大规模数据集,建议使用GPU加速。

测试图片增强功能

项目附带了一个测试目录,其中包含示例图片。运行增强命令:

Bash

python inference_codeformer.py -w 0.7 --bg_upsampler realesrgan  --face_upsample  --input_path inputs/whole_imgs/03.jpg

结果显示,即使在CPU上,CodeFormer也能有效地检测并修复图像中的面部,最终结果保存在指定目录。

结语

通过上述步骤,我们不仅完成了CodeFormer的安装配置,还体验了其在面部图像修复与增强方面的强大功能。尽管在CPU上运行效率较低,但在GPU环境下,CodeFormer的表现将更加出色,为图像修复领域带来革命性的变化。


注:以上实验环境与测试均基于作者个人设置,具体效果可能因硬件配置差异而有所不同。



测试时候,使用了朱茵在大话西游里面的剧照,效果非常好,放上来审核不通过,所以就删掉了。




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