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AI修复照片(百度ai修复照片)
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最近闲来无事，翻了翻以前的老照片，看着多年前的老照片，感慨万千，仿佛又回到了以前的青春岁月。只可惜青春易逝，无法重来。意气风发，头角峥嵘的画面只能永远地留存在相片之中了。只叹当时没有多拍几张照片留作纪念，可惜当时设备也不好，照片效果不佳。留下遗憾。最近学习了Python，发现可以通过Python使用AI来修复老旧照片，而且修复后的效果非常不错。AI是一种人工智能技术，它可以用来处理图像和视频。在某些情况下，AI可以帮助修复照片中的瑕疵或缺陷，例如曝光不足、颜色失真等。这意味着，通过使用AI，我们可以更好地处理我们的照片，并确保其质量得到最大程度地修复提升。要实现这一目标，首先需要对照片进行分析和检测，找出问题所在。然后，将相关信息输入到计算机中，利用深度学习技术进行自动化修复。通过本教程，可以快速有效地完成整个流程，从而为我们带来更加精美的照片。希望能帮到那些和笔者一样留有遗憾的读者们。
二、准备2.1 前期准备2.1.1 Python版本必须高于3.7版本，笔者使用的是3.10
2.1.2 下载项目https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
2.1.3 下载训练模型https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth将此训练模型保存在刚才下载的项目的experiments/pretrained_models文件夹中。
2.1.4 准备需要修复的老旧照片
(图片来源于网络，侵删。)
2.2 用到的库basicsr：基于PyTorch的开源图像视频复原工具箱, 比如超分辨率、去噪、去模糊等facexlib：提供实用的人脸相关功能的集合realesrgan：图像分辨率修复工具，可以提升照片分辨率
2.2.1 安装需要的库pip install basicsr==1.4.2PS：basicsr库安装可能会报错，如果一直报错，则先不管它，继续下面的操作。pip install facexlibpip install realesrgan
2.2.2 安装GFPGAN依赖包pip install -r requirements.txtPython setup.py develop
三、实操3.1 操作步骤1、将需要修复的老旧照片放到项目中的inputs\my_test_pics中2、打开终端，切换目录到项目根目录下3、在终端中输入代码：python inference_gfpgan.py -i inputs/my_test_pics -o results -s 2说明：inputs/my_test_pics：待修复照片所在目录results：修复后的照片目录，会自动创建4个文件夹，其中：cmp：存放了修复后的照片中所有人物头像的对比照cropped_faces：存放了照片中所有的人物头像(未修复)restored_faces：存放了照片中所有的人物头像(已修复)restored_imgs：存放了已修复的整张照片4、等待完成，此过程耗费时间取决于电脑配置。一般2-5分钟处理完一张照片。
3.1.1 属性对比3.1.2 人像对比3.1.3 修复后的完整图片3.2 注意1、待处理照片文件名必须为ASCII字符，不能包含中文或其他国家字符。2、修复时会自动找寻照片中的人物头像进行修复，但也有可能会修复失败。3、分辨率会提升至原来的4倍，即长和宽分别翻倍。
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