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GPEN离线部署教程：无外网环境下镜像运行方案

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。

1. 镜像环境说明

该镜像专为无外网环境下的GPEN人像修复任务设计，确保在隔离网络条件下仍可完成高质量的人脸超分与细节增强。所有核心组件均已静态编译并集成至容器内部，避免因缺少动态链接库或版本冲突导致的运行失败。

1.1 核心依赖解析

• facexlib: 提供人脸检测（dlib）和关键点对齐功能，是前置处理的关键模块。
• basicsr: 支持图像超分辨率基础操作，包括数据加载、归一化、后处理等流程。
• opencv-python,numpy<2.0: 图像读写与数值计算底层支持，限制 numpy < 2.0 是为了兼容旧版 API。
• datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1: 若后续扩展训练流程，用于高效加载大规模图像数据集。
• sortedcontainers,addict,yapf: 辅助工具库，分别用于有序结构管理、字典对象增强和代码格式化。

重要提示
所有依赖均通过 conda 和 pip 离线包预安装，并经过完整性校验，无需额外配置即可直接调用。

2. 快速上手

2.1 激活环境

启动容器后，首先进入指定的虚拟环境以启用正确的 Python 解释器和库路径：

conda activate torch25

此环境名称为torch25，对应 PyTorch 2.5.0 + CUDA 12.4 的完整组合，确保 GPU 加速可用。

2.2 模型推理 (Inference)

进入项目主目录，准备开始推理测试：

cd /root/GPEN

推理命令示例

以下三种典型使用场景覆盖常见需求：

# 场景 1：运行默认测试图 # 输出将保存为: output_Solvay_conference_1927.png python inference_gpen.py

该命令会自动加载内置测试图像Solvay_conference_1927.jpg，适用于首次验证镜像是否正常工作。

# 场景 2：修复自定义图片 # 输出将保存为: output_my_photo.jpg python inference_gpen.py --input ./my_photo.jpg

用户可将待处理图像上传至/root/GPEN/目录下，并通过--input参数指定文件名。输出文件将以output_<原文件名>命名方式生成。

# 场景 3：直接指定输出文件名 # 输出将保存为: custom_name.png python inference_gpen.py -i test.jpg -o custom_name.png

支持使用-i指定输入、-o指定输出路径，便于集成到自动化脚本中。

输出说明
所有推理结果默认保存在项目根目录（即/root/GPEN/），格式为 PNG，保留高动态范围信息。

3. 已包含权重文件

为保障完全离线运行能力，镜像内已预置全部必需的模型权重文件，无需访问 ModelScope 或 GitHub 下载。

3.1 权重存储路径

• ModelScope 缓存路径：~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement
• 包含子目录：
  • generator.pth: 主生成器模型参数（Residual in Residual 结构）
  • detection/: dlib 人脸检测器.dat文件
  • alignment/: 关键点对齐模型权重

这些权重由官方仓库 iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement 导出并嵌入镜像，确保与推理脚本完全兼容。

3.2 自动加载机制

inference_gpen.py脚本具备智能路径探测逻辑：

1. 检查本地是否存在~/.cache/modelscope/...路径；
2. 若存在，则跳过下载流程，直接加载本地权重；
3. 若不存在（极少数异常情况），脚本将抛出错误而非尝试联网。

因此，在标准使用流程中不会触发任何网络请求。

4. 实践问题与优化建议

尽管镜像已实现“开箱即用”，但在实际部署过程中仍可能遇到若干典型问题，以下是常见问题及其解决方案。

4.1 显存不足（Out of Memory）

GPEN 支持多种分辨率模式（如 512x512、1024x1024），但高分辨率需更大显存。

解决方法：

• 使用低分辨率模式：修改inference_gpen.py中的size参数为512
• 启用半精度推理（FP16）：在模型加载时添加.half()并将输入张量转换为torch.float16

示例代码片段：

model = model.half().cuda() img_tensor = img_tensor.half().cuda()

注意：部分老旧 GPU 不支持 FP16 运算，请根据硬件确认。

4.2 输入图像模糊或偏色

若输入图像质量极差（严重压缩、色彩失真），可能导致修复后出现伪影。

建议预处理步骤：

• 使用 OpenCV 进行轻微去噪：cv2.fastNlMeansDenoisingColored()
• 调整亮度与对比度：CLAHE 增强局部对比度
• 保证人脸居中且占比不低于图像高度的 1/3

4.3 多人像批量处理

当前脚本仅支持单图推理，如需批量处理，可通过 shell 脚本封装：

#!/bin/bash for img in *.jpg; do python inference_gpen.py -i "$img" -o "enhanced_$img" done

或将逻辑迁移至 Python 批处理脚本中，利用os.listdir()遍历目录。

5. 训练与微调指南

虽然本镜像主要面向推理场景，但也提供了训练所需的完整依赖链，支持在本地进行模型微调。

5.1 数据准备

GPEN 采用监督式训练策略，需准备成对的高清（HQ）与低清（LQ）人脸图像。

推荐构建方式：

• 原始数据源：FFHQ（Flickr-Faces-HQ）公开数据集
• 降质模拟：使用 RealESRGAN 或 BSRGAN 的退化 pipeline 生成 LQ 图像
• 分辨率设置：建议统一缩放至 512×512，适配主流生成器结构

数据组织结构如下：

dataset/ ├── train/ │ ├── HQ/ │ │ ├── img001.png │ │ └── ... │ └── LQ/ │ ├── img001.png │ └── ... └── val/ ├── HQ/ └── LQ/

5.2 训练配置调整

编辑训练脚本中的关键参数：

config = { 'lr_g': 0.0002, # 生成器学习率 'lr_d': 0.0001, # 判别器学习率 'epochs': 100, # 总训练轮数 'batch_size': 8, # 根据显存调整 'image_size': 512, # 输入尺寸 'lambda_adv': 0.1, # 对抗损失权重 'lambda_cycle': 1.0, # 循环一致性损失 }

启动训练：

python train_gpen.py --config config.yaml

注意：训练过程会产生大量日志和检查点，建议挂载外部存储卷以防止容器空间溢出。

6. 总结

本文详细介绍了 GPEN 人像修复增强模型在无外网环境下的离线部署方案。该镜像通过预集成 PyTorch 2.5.0、CUDA 12.4 及全套依赖库，实现了真正的“开箱即用”。从环境激活、推理执行到权重管理、问题排查，均围绕工程落地的实际需求展开。

核心优势总结如下：

1. 完全离线运行：所有模型权重与依赖已内置，不依赖外部下载。
2. 标准化接口：提供清晰的 CLI 参数控制输入输出，易于集成至生产系统。
3. 灵活扩展性：支持自定义图像输入、批量处理脚本编写及本地微调训练。
4. 稳定性保障：固定版本依赖，规避 Python 生态碎片化带来的兼容性问题。

对于需要在私有云、边缘设备或安全隔离网络中部署人脸增强能力的团队，该镜像是一个可靠且高效的解决方案。

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