本文主要是介绍ubuntu20部署Bringing-Old-Photos-Back-to-Life,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
环境准备:
ubuntu20.04
Python 3.8.10
首先将微软的「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」库 clone 到本地:
git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git
cd Face_Enhancement/models/networks/
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
cd ../../../
Global 权重配置
cd Global/detection_models
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
cd ../../
Face_Detection 权重
人脸识别预训练模型:
cd Face_Detection/
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
cd ../
Face_Enhancement 权重
Face_Enhancement 权重用于人脸部位增强,下载后权重文件解压至 ./Face_Enhancement
cd Face_Enhancement/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/face_checkpoints.zip
unzip face_checkpoints.zip
cd ../
cd Global/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/global_checkpoints.zip
unzip global_checkpoints.zip
cd ../
创建 python3 虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
安装项目依赖库
pip3 install -r requirements.txt
出现的问题:
Running Stage 4: Blending
Traceback (most recent call last):
File “align_warp_back_multiple_dlib.py”, line 428, in
blended = blur_blending_cv2(warped_back, blended, backward_mask)
File “align_warp_back_multiple_dlib.py”, line 219, in blur_blending_cv2
mask *= 255.0
numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: Cannot cast ufunc ‘multiply’ output from dtype(‘float64’) to dtype(‘uint8’) with casting rule ‘same_kind’
找到文件align_warp_back_multiple_dlib.py的219行,将代码 mask *= 255.0 改为:mask = mask * 255.0,再次运行。
修复不带折痕的照片
对于不带折痕的照片,终端输入时需要三个参数,
--input_folder
,存放需要修复图片的文件路径,不指定时默认为./test_images/old
;--output_folder
,存放修复后图片的文件路径,不指定时默认为./output/
--GPU
,指定用到的 GPU 编号,可设定为0
、0,1
或0,1,2
,没有 GPU 配置时 设为-1
表示运行时只用 CPU ; 设定 GPU 时需要确保配置的 Pytorch 是 GPU 版本,相对 CPU 的话,GPU 测试时间会更短;
测试时,启动命令如下,这里 --input_folder、--output_folder
参数都为默认,所以命令中加这两个参数,电脑比较渣没有 GPU 所以设为 -1;
python3 run.py --GPU -1
修复带折痕的照片
与不带折痕相比,修复带折痕照片要多加入一个参数 --with_scratch
,还有一点不同的是存放原照片默认路径更改为为 ./test_images/old_w_scratch
,其它参数设置见 3.1
终端中输入的测试命令如下:
python3 run.py --GPU -1 --with_scratch
最终的运行结果
export PYTHONPATH=/home/xxx/.local/lib/python3.8/site-packages/
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