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GPEN人像增强实战：自定义图片输入输出路径设置教程

1. 镜像环境说明

本镜像基于GPEN人像修复增强模型构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。用户无需手动配置复杂的运行时依赖或下载模型权重，可直接进入推理与应用阶段。

1.1 主要依赖库说明

系统已集成以下关键依赖库，确保人脸增强流程的完整性和稳定性：

• facexlib: 提供人脸检测、关键点对齐和预处理功能
• basicsr: 支持图像超分辨率基础操作，作为后处理支撑
• opencv-python,numpy<2.0: 图像读写与数值计算基础
• datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1: 数据加载与缓存管理
• sortedcontainers,addict,yapf: 辅助工具类库，提升代码可维护性

所有依赖均经过版本锁定测试，避免因兼容性问题导致运行失败。

2. 快速上手

2.1 激活环境

在使用 GPEN 推理前，请先激活预设的 Conda 环境：

conda activate torch25

该环境已配置好 PyTorch 2.5.0 + CUDA 12.4 的 GPU 加速支持，适用于大多数现代 NVIDIA 显卡。

2.2 模型推理 (Inference)

进入项目主目录以执行推理脚本：

cd /root/GPEN

场景 1：运行默认测试图

若未指定输入文件，系统将自动加载内置测试图像（Solvay_conference_1927.jpg）进行演示：

python inference_gpen.py

输出结果将保存为：output_Solvay_conference_1927.png

场景 2：修复自定义图片

将个人照片上传至/root/GPEN目录，并通过--input参数指定路径：

python inference_gpen.py --input ./my_photo.jpg

输出文件命名为：output_my_photo.jpg

场景 3：自定义输入输出路径与文件名

可通过-i和-o参数分别指定输入源和输出目标路径及名称：

python inference_gpen.py -i test.jpg -o custom_name.png

注意：输出路径必须是合法目录且具有写权限。若路径不存在需提前创建。

推理结果默认保存在项目根目录下，便于快速查看与验证效果。

3. 自定义输入输出路径设置详解

虽然默认推理脚本能完成基本任务，但在实际工程部署中常需灵活控制输入输出路径。本节详细介绍如何实现跨目录、批量处理以及路径参数校验的最佳实践。

3.1 输入路径设置规范

支持以下类型的输入路径格式：

• 相对路径：./data/input/photo.jpg
• 绝对路径：/home/user/images/test.png
• 网络挂载路径（如 NFS/SMB）：/mnt/shared/faces/old_image.jpg
• 软链接指向文件：确保目标可读

建议做法：

• 将待处理图像统一放置于独立输入目录（如inputs/）
• 使用绝对路径减少路径解析错误

示例结构：

/root/GPEN/ ├── inputs/ │ └── person_a.jpg ├── outputs/ └── inference_gpen.py

调用方式：

python inference_gpen.py -i inputs/person_a.jpg -o outputs/enhanced_a.png

3.2 输出路径高级配置

创建输出目录（推荐）

为避免“文件无法写入”错误，建议预先创建输出目录并赋予写权限：

mkdir -p outputs && chmod 755 outputs

批量处理多张图像（Shell 脚本示例）

编写简单 Shell 脚本实现自动化批处理：

#!/bin/bash INPUT_DIR="inputs" OUTPUT_DIR="outputs" mkdir -p "$OUTPUT_DIR" for img in "$INPUT_DIR"/*; do if [[ -f "$img" ]]; then filename=$(basename "$img") output_name="output_${filename%.*}.png" python inference_gpen.py -i "$img" -o "$OUTPUT_DIR/$output_name" echo "Processed: $img -> $OUTPUT_DIR/$output_name" fi done

保存为batch_inference.sh并执行：

chmod +x batch_inference.sh ./batch_inference.sh

此方法适用于批量老照片修复、证件照增强等场景。

3.3 路径安全性检查建议

在生产环境中应加入路径合法性校验逻辑，防止注入攻击或越权访问：

• 拒绝包含../的路径（防目录穿越）
• 校验文件扩展名是否属于允许类型（.jpg,.jpeg,.png）
• 设置最大文件大小限制（如 <20MB）

可在inference_gpen.py中添加如下 Python 片段：

import os from pathlib import Path def validate_input_path(filepath): path = Path(filepath).resolve() allowed_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png'} if not path.exists(): raise FileNotFoundError(f"Input file does not exist: {filepath}") if path.suffix.lower() not in allowed_extensions: raise ValueError(f"Unsupported file format: {path.suffix}") if '..' in str(path): raise ValueError("Invalid path: directory traversal detected") return str(path)

调用前先做校验：

input_file = validate_input_path(args.input)

4. 已包含权重文件说明

为保障离线可用性和推理效率，镜像内已预下载并缓存全部必要模型权重，无需再次联网获取。

4.1 权重存储路径

模型权重由 ModelScope 自动管理，存放于以下路径：

~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement

包含组件：

• Generator (G): 主生成网络，负责细节重建与纹理恢复
• Face Detection Model: 基于 RetinaFace 的人脸检测器
• Landmark Alignment Model: 5点/68点关键点定位模型

4.2 权重加载机制

首次运行inference_gpen.py时，程序会自动检查本地是否存在对应权重。若缺失则尝试从 ModelScope 下载；但本镜像已预置完整权重包，因此跳过下载环节，显著缩短启动时间。

提示：如需更换模型版本或更新权重，请手动清理缓存目录后再运行脚本。

5. 实践优化建议与常见问题

5.1 性能调优建议

5.2 常见问题解答（FAQ）

Q1：为何推理时报错 “No module named ‘facexlib’”？
A：请确认当前环境为torch25，执行conda activate torch25后重试。

Q2：能否处理多人脸图像？
A：可以。GPEN 会自动检测图像中所有人脸区域并逐个增强，最终合成完整输出图像。

Q3：训练需要哪些数据准备？
A：官方采用 FFHQ 数据集进行监督训练。建议构建高质量-低质量图像对，可通过 BSRGAN 或 RealESRGAN 模拟退化过程生成低质样本。

Q4：是否支持视频流增强？
A：目前仅支持静态图像。可通过提取视频帧 → 单帧增强 → 合成视频的方式间接实现。

Q5：如何修改默认输出命名规则？
A：编辑inference_gpen.py中的_get_save_path()函数，自定义前缀、时间戳或哈希值嵌入策略。

6. 参考资料

• 官方 GitHub 仓库：yangxy/GPEN
• ModelScope 模型页面：iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement
• 论文原文：Tao Yang et al.,GAN-Prior Based Null-Space Learning for Consistent Super-Resolution, CVPR 2021

7. 引用 (Citation)

@inproceedings{yang2021gpen, title={GAN-Prior Based Null-Space Learning for Consistent Super-Resolution}, author={Yang, Tao and Ren, Peiran and Xie, Xuansong and Zhang, Lei}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2021} }

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