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AI 图像处理 --CodeFormer 简介

2024年08月05日 ar 我要评论
CodeFormer是一款基于深度学习技术,特别是利用自动编码器和VQGAN(Vector Quantised Generative Adversarial Network)进行人脸修复和视频增强的强大人工智能工具。它通过高分辨率重建和细节修复,显著提升了图像和视频的质量和视觉效果。CodeFormer不仅适用于单人、多人图像的处理,还具备彩色化和破损修复的功能,其Transformer模型增强了鲁棒性,能够处理各种复杂的人脸图像和视频问题。

codeformer是一款基于深度学习技术,特别是利用自动编码器和vqgan(vector quantised generative adversarial network)进行人脸修复和视频增强的强大人工智能工具。它通过高分辨率重建和细节修复,显著提升了图像和视频的质量和视觉效果。codeformer不仅适用于单人、多人图像的处理,还具备彩色化和破损修复的功能,其transformer模型增强了鲁棒性,能够处理各种复杂的人脸图像和视频问题。

主要功能

  • 高分辨率重建:codeformer可以去除图像和视频中的噪声、马赛克等损坏区域,恢复并增强原始图像的细节和色彩。
  • 细节修复:通过自动编码器实现人脸的变换,包括色彩化、清晰化、去马赛克等功能,使得修复后的人脸更加真实。
  • 彩色化和破损修复:对黑白图片或单色背景图片进行彩色化处理,对破碎或毁坏的图片进行修复。
  • 视频增强:处理视频中的模糊、抖动、颜色失真等问题,提升视频的清晰度和稳定性,并支持视频的超分辨率重建。

安装与部署

codeformer的安装和部署相对复杂,需要一定的技术基础。以下是一个详细的安装和部署指南:

准备工作

安装python:

推荐下载python 3.8版本,以避免依赖问题。可以从python官网或下载anaconda,anaconda集成了conda、numpy等工具包,方便使用。
安装anaconda后,创建一个python 3.8版本的虚拟环境,命名为codeformer。

安装git:

git用于clone项目源码,可以从git官网下载并安装。

安装pytorch:

访问pytorch官网(https://pytorch.org/),根据电脑配置选择合适的版本安装。
如果电脑显卡支持cuda,则选择对应版本的cuda,否则选择cpu版本。

安装codeformer

下载源码:
使用git clone命令从github(https://github.com/sczhou/codeformer.git)下载源码,或下载zip压缩包。
安装依赖库:
在源码文件夹下,使用anaconda的codeformer环境,执行pip install -r requirements.txt命令安装所需依赖库。
如果遇到安装问题,可以手动安装依赖库,如pip install addict等。
编译codeformer:
执行 python basicsr/setup.py develop命令编译codeformer。
下载预训练模型:
执行以下命令下载预训练模型:

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

使用教程

单独图片人脸修复
执行以下命令对单个人脸图片进行修复:

python inference_codeformer.py -w 0.2 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]
  • -w参数控制修复的质量,取值越小修复效果越好。
  • –input_path指定要修复的图片路径。

一张图片多张人脸修复
如果图片中包含多个人脸,可以使用类似命令进行修复,但可能需要调整-w参数以获得最佳效果。
视频清晰度增强
对于视频文件,codeformer同样可以进行修复和增强。
选中单个视频文件,确保格式为mp4、mov或avi,然后执行相应的命令进行修复。

注意事项

显卡要求:推荐使用gtx 1060以上显卡,不支持a卡加速。
图片和视频格式:处理视频时,确保视频格式正确;处理图片时,除了多人图像增强外,其余选项需要先将图片裁剪至512x512的分辨率大小。
处理速度:处理速度受显卡性能影响,高性能显卡可以显著提高处理速度。

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