TencentARC/GFPGAN

项目概览

tencentarc/gfpgan 提供不要求 CUDA 扩展的 Clean 版本，这一点可据项目提供的版本说明核验。

项目类型

模型运行 · 图像视觉

应用场景

图片处理

部署方式

查看项目说明

License

License 待确认

适合谁

• 适合需要在本地通过代码和命令行执行盲人脸恢复、并能准备依赖与预训练模型的开发者或 AI 工程师。

核心能力

• 使用预训练人脸 GAN 的生成式面部先验执行盲人脸恢复；输入图像或图像文件夹后，可获得恢复后的图像。当前状态为可用。
• 提供训练代码，用于改进或自定义模型。当前状态为可用。

限制与风险

• 已知说明指出，V1.3 模型的结果不够锐利，且身份会有轻微变化。
• 已知说明指出，V1.2 模型的部分输出可能不自然。

如何开始

• 首次运行路径包括克隆仓库、安装 basicsr 与 facexlib 等依赖、安装 realesrgan 包，再运行 inference_gfpgan.py。该过程被标记为中等难度。
• 运行需要预训练 GFPGAN 模型，例如 GFPGANv1.3.pth 或 GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth。

核验依据

• GitHub 项目简介: GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.
• README: GFPGAN aims at developing a **Practical Algorithm for Real-world Face Restoration**.<br> It leverages rich and diverse priors encapsulated in a pretrained face GAN (*e.g.*, StyleG…
• README: - :white_check_mark: Add [RestoreFormer](https://github.com/wzhouxiff/RestoreFormer) inference codes. - :white_check_mark: Add [V1.4 model](https://github.com/TencentARC/GFPGAN/re…
• README: python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2 ``` ```console Usage: python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2 [options]... -h…
• README: Download pre-trained models: [GFPGANv1.3.pth](https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth)

内容核验时间：