CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!

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CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!

手动配置过程比较复杂,一键免配置安装版,请到首页下载项里下载

处理效果展示

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!示例1CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!示例2

开源项目地址

https://github.com/sczhou/CodeFormer

查看自己显卡是否支持gpu加速

查看gpu是否支持加速:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

参考文章:https://www.codeformer.cn/?p=92

如果不支持gpu加速只能cpu硬解,不建议安装。不过我是安装完后运行起来发现cpu跑满,温度达到90度,gpu却没变化,然后才去搜索出现这个问题的原因,结果就是我的独显(gtx1650)不支持加速。给大家先排个雷。还有个重点:需要科学上网

CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products(部分产品)

GeForce and TITAN Products

 

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安装环境准备

  1. python。官网下载地址:https://www.python.org/downloads/
  2. git。官网下载地址:https://git-scm.com/
  3. conda。官网下载地址:https://www.anaconda.com/products/distribution
  4. Pytorch >= 1.7.1。官网地址:https://pytorch.org/
  5. CUDA >= 10.1。英伟达独立显卡,cuda引擎大于10.1。否则只能通过cpu解码(CPU解码性能弱于GPU)

安装python、git、conda

安装python注意点:

  1. pyghon一定不能最新版,不要高于3.10.9版本,教程使用3.10.9成功安装。
  2. 运行.exe程序后,一定勾选add .exe to path。把python添加到环境变量,如果不勾选,安装后就需要资源配置环境变量。

python安装成功后,cmd命令行输入python –version会显示版本信息。

安装conda注意点:

安装好后需要自己配置环境变量。或者在安装过程勾选加入环境变量,不过我发现勾选后会红字提示可能出问题,所以没有勾选。网上有直接勾选的可以试试。成功后,在cmd输入conda –version会显示版本信息。

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!配置conda环境变量成功配置示例

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环境配置成功示例

Pytorch环境安装

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

成功安装页面

安装其它需求包

逐条执行下列代码

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
pip install -r requirements.txt -q
pip install -q gradio
python basicsr/setup.py develop

pip install -r requirements.txt -q命令中requirements的内容

addict
future
lmdb
numpy
opencv-python
Pillow
pyyaml
requests
scikit-image
scipy
tb-nightly
torch>=1.7.1
torchvision
tqdm
yapf
lpips
gdown # supports downloading the large file from Google Drive
ffmpeg-python

意思就是要pip命令安装以上这些包

pip安装出错过程

我一开始下载的python是最新版,出现了下面的错误。换了版本后重新执行pip install -r requirements.txt -q,没有出现爆红错误。

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!安装pyghon版本过高出现的错误排完python版本的雷,又出现安装future出错,按照提示在命令后面加–use-pep517再重执行新pip安装。

解决方法:
pip install future --use-pep517

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!pip安装出错最后再执行pip install -r requirements.txt -q,没有出错

python basicsr/setup.py develop命令下载训练模型

命令行下载
python scripts/download_pretrained_models.py facelib #facelib训练
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer #CodeFormer预训练

手动下载

解压facelib.zip中的文件放到weights/facelib文件夹内,下载:https://www.123pan.com/s/t9brVv-ls4ph 提取码:aixf

解压codeformer.zip中的文件放到weights/CodeFormer文件夹内.下载:https://www.123pan.com/s/t9brVv-7s4ph 提取码:aixf

使用方法

面部修复

# For cropped and aligned faces
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [input folder]

整体图像增强

# For whole image
# Add '--bg_upsampler realesrgan' to enhance the background regions with Real-ESRGAN
# Add '--face_upsample' to further upsample restorated face with Real-ESRGAN
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder/image path]

视频增强

# For video clips
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path

 
注意:

  1. #开头的是注释内容,命令都是python开头的行。
  2. 每次使用前都要先进入cmd,执行cd CodeFormer,进入安装目录后再执行对应命令。
  3. 执行python开头的命令时,把[input folder]整体替换成待处理的图片所在的文件夹路径。整体图像和视频增强同理,都是把[]替换成路径。
  4. 结果在result里面

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!目录路径

总结

没有gpu加速的建议不要使用,太耗cpu了

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!运行前硬件情况CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复!运行后硬件情况只是处理一张图,运行起来后cpu温度达到96,gpu几乎没动。所以没有gpu加速的不建议使用