CodeFormer人脸修复工具保姆级安装指南

在数字时代，人脸修复技术逐渐成为了图像处理领域的重要分支，CodeFormer作为一款基于Transformer的盲脸修复工具，凭借其强大的性能和灵活的适应性，受到了广泛的关注。本文将详细介绍CodeFormer的保姆级安装指南，帮助用户轻松完成安装并上手使用。

一、环境准备

在安装CodeFormer之前，请确保您的计算机满足以下基本要求：

• 操作系统：支持Windows、Linux等主流操作系统。
• Python环境：建议安装Python 3.8及以上版本，以确保兼容性。
• 硬件要求：拥有足够的CPU或GPU资源，GPU将显著提高处理速度。

二、安装步骤

1. 克隆CodeFormer仓库

首先，您需要克隆CodeFormer的GitHub仓库到本地。在命令行中执行以下命令：

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git
cd CodeFormer

2. 创建并激活虚拟环境（可选）

为了避免包冲突，建议使用虚拟环境。在Windows上，您可以使用venv或conda创建虚拟环境。以下以venv为例：

python -m venv codeformer_env
codeformer_env\Scripts\activate

在Linux或Mac上，您可能需要使用source命令来激活环境。

3. 安装Python依赖项

在仓库根目录下，执行以下命令安装所需的Python依赖项：

pip install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop

注意：如果在安装过程中遇到cython相关的错误，请手动安装cython：

pip install cython

4. 安装额外库

CodeFormer可能还需要其他库，如dlib和ffmpeg。您可以使用pip或conda来安装它们：

• 使用pip：

  pip install dlib
  pip install ffmpeg-python

• 使用conda（推荐，因为可能包含预编译的二进制文件）：

  conda install -c conda-forge dlib
  conda install -c conda-forge ffmpeg

5. 下载预训练模型

CodeFormer依赖于预训练的模型来执行修复任务。您可以使用仓库中提供的脚本来下载这些模型：

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

三、使用方法

安装完成后，您就可以开始使用CodeFormer进行人脸修复了。以下是一个基本的使用示例：

1. 准备图片：将需要修复的图片放在CodeFormer/inputs/whole_imgs目录下。

2. 运行修复命令：在命令行中，执行以下命令来启动修复过程：

   python inference_codeformer.py -s 2 --bg_upsampler realesrgan --input_path inputs/whole_imgs/

   这里，-s 2表示使用的模型尺度，--bg_upsampler realesrgan表示使用RealESRGAN作为背景上采样器。

3. 查看结果：修复后的图片将保存在CodeFormer/results目录下。

四、注意事项

• 图片格式：请确保输入的图片格式被CodeFormer支持，通常为JPEG、PNG等。
• GPU加速：如果您的计算机配备了NVIDIA GPU，并且安装了CUDA和cuDNN，CodeFormer将自动使用GPU加速。
• 版本兼容性：请确保您安装的Python、PyTorch等库与CodeFormer的要求相匹配。

五、结论

通过本文的保姆级安装指南，您应该能够轻松完成CodeFormer人脸修复工具的安装，并开始享受其带来的高质量人脸修复体验。CodeFormer以其强大的性能和灵活的适应性，在人脸修复领域展现出了巨大的潜力，相信在未来的图像处理领域中将发挥更加重要的作用。