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GPEN人像修复实战案例：老照片高清化部署详细步骤

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。适用于人脸超分辨率、老旧照片修复、低清图像增强等实际应用场景，尤其适合历史影像资料的数字化修复与视觉质量提升。

主要依赖库：

• facexlib: 用于人脸检测与对齐
• basicsr: 基础超分框架支持
• opencv-python,numpy<2.0,datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1
• sortedcontainers,addict,yapf

所有依赖均已预先安装并完成版本兼容性测试，确保在GPU环境下稳定运行，避免因环境配置问题导致的部署失败。

2. 快速上手

2.1 激活环境

启动容器后，首先激活预设的Conda虚拟环境：

conda activate torch25

该环境已集成PyTorch 2.5.0 + CUDA 12.4组合，充分发挥NVIDIA GPU计算能力，保障高分辨率图像处理效率。

2.2 模型推理 (Inference)

进入GPEN项目主目录：

cd /root/GPEN

使用内置脚本inference_gpen.py进行图像修复推理。以下是三种典型使用场景：

场景 1：运行默认测试图

python inference_gpen.py

此命令将自动加载内置测试图像（Solvay_conference_1927.jpg），执行人像增强，并输出结果为output_Solvay_conference_1927.png。

场景 2：修复自定义图片

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

用户可将待修复的老照片上传至当前目录，并通过--input参数指定路径。输出文件名将自动生成为output_<原文件名>.jpg。

场景 3：指定输入输出文件名

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

支持通过-i和-o分别指定输入和输出路径，便于批量处理或自动化流程集成。

注意：推理结果将自动保存在项目根目录下，无需手动创建输出路径。

示例效果如下：

从图中可见，原始模糊、噪点多的人脸细节经过GPEN处理后，皮肤纹理、发丝边缘、五官轮廓均得到显著恢复，整体观感接近现代高清摄影水平。

3. 已包含权重文件

为保证开箱即用及离线推理能力，镜像内已预下载以下关键模型权重：

• ModelScope 缓存路径：~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement
• 包含内容：
  • 预训练生成器模型（Generator）
  • 人脸检测器（Face Detection Model）
  • 人脸对齐模块（Face Alignment Model）

这些组件共同构成端到端的人像增强流水线：先定位人脸区域，再进行姿态校正，最后应用GAN先验驱动的超分网络进行细节重建。

优势说明：由于权重已内置，用户无需额外联网下载，特别适用于私有化部署、安全隔离网络或带宽受限环境。

若未调用推理脚本，系统不会主动加载模型；首次运行时会自动从本地缓存加载权重，避免重复下载。

4. 老照片高清化实践建议

虽然推理脚本提供了基础功能，但在真实“老照片修复”任务中，需结合前处理与后处理策略以获得最佳效果。

4.1 图像预处理优化

老旧照片常存在划痕、褪色、严重模糊等问题，直接送入GPEN可能导致异常放大噪声或结构失真。推荐前置处理步骤：

1. 色彩校正：使用OpenCV或Photoshop进行白平衡调整，还原原始肤色。
2. 去噪初步：采用非局部均值去噪（Non-local Means）或BM3D算法减轻胶片颗粒感。
3. 分辨率适配：将输入图像缩放到512×512左右再送入模型，避免过大尺寸影响推理速度。

示例代码片段（色彩校正）：

import cv2 import numpy as np def white_balance(img): result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB) avg_a = np.average(result[:, :, 1]) avg_b = np.average(result[:, :, 2]) result[:, :, 1] = result[:, :, 1] - ((avg_a - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1) result[:, :, 2] = result[:, :, 2] - ((avg_b - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1) return cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_LAB2BGR) # 读取并处理图像 img = cv2.imread("old_photo.jpg") balanced = white_balance(img) cv2.imwrite("balanced.jpg", balanced)

4.2 多尺度融合增强

GPEN支持不同分辨率版本（如256×256、512×512、1024×1024）。对于极高分辨率需求（如博物馆级档案扫描件），建议采用“分块+多尺度融合”策略：

1. 将大图切分为重叠子块；
2. 对每个子块分别进行512或1024级别增强；
3. 使用加权融合（Feathering）拼接结果，消除边界伪影。

该方法可在有限显存条件下实现高质量全局修复。

4.3 后处理平滑

增强后的图像可能出现过度锐化或纹理不自然现象，可通过轻量级滤波进行微调：

• 使用双边滤波（Bilateral Filter）保留边缘的同时柔化皮肤；
• 添加轻微高斯模糊（σ=0.5~1.0）模拟真实光学质感。

5. 训练与微调指南

尽管镜像主要用于推理，但其也具备完整训练能力，可用于特定风格数据集的定制化微调。

5.1 数据准备

GPEN采用监督式训练方式，需要成对的高低质量图像（HQ-LQ pairs）。构建训练集的方法包括：

• 真实退化建模：使用BSRGAN、RealESRGAN提供的退化模型对高清人脸图像（如FFHQ）进行模拟降质。
• 人工标注配对：针对特定历史照片集，由专业人员进行数字修复形成“理想目标”，作为HQ标签。

推荐数据格式：

dataset/ ├── train/ │ ├── lq/ │ │ ├── img001.png │ │ └── ... │ └── gt/ │ ├── img001.png │ └── ...

5.2 训练配置修改

编辑options/train_GAN_paired.yml文件，关键参数如下：

datasets: train: name: paired_dataset dataroot_gt: /path/to/dataset/gt # 高清图像路径 dataroot_lq: /path/to/dataset/lq # 低清图像路径 scale: 1 # 不进行上采样，仅做增强 phase: train network_g: type: GPENNet in_size: 512 out_size: 512 E_path: pretrain/G_instruct.pth # 编码器初始化权重 num_mlp: 8 train: total_iter: 300000 warmup_iter: 3000 optim_g: type: Adam lr: 2e-5 weight_decay: 0

5.3 启动训练

python train.py -opt options/train_GAN_paired.yml

训练过程中可通过TensorBoard监控损失变化与生成效果：

tensorboard --logdir experiments

提示：建议使用A100或V100级别GPU进行训练，单卡至少需24GB显存以支持512×512输入。

6. 总结

本文围绕GPEN人像修复增强模型镜像，系统介绍了其在老照片高清化场景中的部署流程与工程实践要点。主要内容总结如下：

1. 开箱即用的环境配置：集成PyTorch 2.5.0、CUDA 12.4及全套依赖，免除繁琐安装过程；
2. 灵活的推理接口设计：支持默认测试、自定义输入、命名输出等多种调用模式；
3. 内置完整权重体系：涵盖生成器、检测器、对齐模型，保障离线可用性；
4. 面向实际应用的优化建议：从前处理、多尺度融合到后处理，提供全流程增强方案；
5. 可扩展的训练能力：支持基于HQ-LQ数据对的微调，满足个性化修复需求。

GPEN凭借其基于GAN先验的零空间学习机制，在保持身份一致性的同时实现逼真的细节重建，是当前人像修复领域极具实用价值的技术方案之一。

对于文博机构、家庭影像数字化、影视修复等行业用户而言，该镜像提供了一条高效、稳定的AI辅助修复路径。

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