Python图片修复项目 —— Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

一、项目地址

二、下载预训练模型

2.1、下载步骤

三、下载Python包

四、图片修复

4.1、裂痕修复

4.2、模糊图片高清化

一、项目地址

https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git

二、下载预训练模型

2.1、下载步骤

1）进入Face_Enhancement/models/networks，下载Synchronized-BatchNorm-PyTorch

2）进入Face_Enhancement ，下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件

3）进入Face_Enhancement，下载checkpoints_Face.zip并解压（解压后文件夹名称为checkpoints）

4）进入Global，下载checkpoints_Global.zip并解压（解压后文件夹名称为checkpoints）

注：预训练模型在百度网盘

三、下载Python包

pip install -r requirements.txt

四、图片修复

4.1、裂痕修复

'''--input_folder : 旧图片路径--output_folder : 待生成图片路径--GPU : 是否使用GPU运行  -1表不使用--with_scratch : 识别裂纹图片
'''python run.py --input_folder "D:\Gitlab\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life-master\img_repair\img_scratch\old" --output_folder "D:\Gitlab\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life-master\img_repair\img_scratch\new" --GPU -1 --with_scratch

4.2、模糊图片高清化

'''--input_folder : 旧图片路径--output_folder : 待生成图片路径--GPU : 是否使用GPU运行  -1表不使用
'''python run.py --input_folder "D:\Gitlab\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life-master\img_repair\img_dim\old" --output_folder "D:\Gitlab\Bringing-Old-Photos-Back-to-Life-master\img_repair\img_dim\new" --GPU -1

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