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GPEN人像增强实战案例：老照片修复系统搭建详细步骤

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，支持开箱即用的本地化部署与快速实验验证。适用于老照片修复、低清图像增强、人脸细节恢复等实际应用场景。

1.1 主要依赖库解析

• facexlib: 提供高效的人脸检测与关键点对齐功能，确保输入图像中的人脸区域被精准定位和标准化处理。
• basicsr: 超分辨率任务的基础框架，支撑图像重建流程中的后处理模块。
• opencv-python,numpy<2.0: 图像读取、格式转换与数值计算的核心工具包。
• datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1: 支持大规模数据集加载与缓存管理，便于后续扩展训练流程。
• sortedcontainers,addict,yapf: 辅助性工具库，分别用于有序容器管理、配置文件解析与代码格式化。

所有依赖均已通过 Conda 环境隔离管理，避免版本冲突问题，保障系统稳定性。

2. 快速上手

2.1 激活深度学习环境

在使用前，请先激活预配置的 Conda 虚拟环境：

conda activate torch25

该环境已集成 CUDA 12.4 支持，可直接调用 GPU 进行高性能推理。

2.2 模型推理 (Inference)

进入项目主目录以执行推理脚本：

cd /root/GPEN

推理模式一：运行默认测试图像

python inference_gpen.py

此命令将自动加载内置测试图（Solvay_conference_1927.jpg），输出结果保存为output_Solvay_conference_1927.png。

推理模式二：修复自定义图片

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

支持任意.jpg或.png格式的人像照片，输出文件名将自动生成为output_my_photo.jpg。

推理模式三：指定输入输出路径

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

可通过-i和-o参数灵活控制输入源与输出目标路径，满足批处理或自动化流水线需求。

注意：推理结果将统一保存在项目根目录下，建议提前备份重要数据。

示例输出效果如下：

从视觉对比可见，原始图像存在明显模糊、噪点与色彩失真问题，经 GPEN 处理后，面部纹理清晰度显著提升，皮肤质感更自然，整体呈现接近高清摄影的效果。

3. 已包含权重文件

为实现离线可用性和快速部署，镜像内已预下载并缓存全部必要模型权重，无需额外联网请求即可完成推理任务。

3.1 权重存储路径

模型权重由 ModelScope 平台提供，并缓存在以下路径：

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

3.2 包含的核心模型组件

• 生成器网络（Generator）：基于 StyleGAN2 架构改进的 GAN Prior 结构，负责高保真人脸细节重建。
• 人脸检测器（Face Detector）：采用 RetinaFace 实现多尺度人脸定位，适应不同分辨率输入。
• 关键点对齐模型（Landmark Aligner）：68 点或 5 点对齐算法，确保人脸姿态标准化，提升增强一致性。

若首次运行未触发自动下载，请检查网络连接或手动执行modelscope download命令同步权重。

4. 老照片修复全流程实践

4.1 数据预处理：图像扫描与裁剪

对于物理老照片，需先进行高质量数字化扫描（推荐分辨率 ≥ 600 DPI），然后使用 OpenCV 或 PIL 工具裁剪出主要人脸区域。

import cv2 def crop_face(image_path, output_path): img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5) if len(faces) > 0: x, y, w, h = faces[0] cropped = img[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite(output_path, cropped) print(f"人脸已裁剪并保存至 {output_path}") else: print("未检测到人脸")

4.2 批量推理脚本编写

当需要处理多张历史照片时，可编写批量推理脚本：

#!/bin/bash INPUT_DIR="./old_photos" OUTPUT_DIR="./restored" mkdir -p $OUTPUT_DIR for photo in $INPUT_DIR/*.jpg; do filename=$(basename "$photo") output="${OUTPUT_DIR}/output_${filename%.*}.png" python inference_gpen.py -i "$photo" -o "$output" done

结合 Shell 脚本与 Python 推理接口，可轻松构建自动化修复流水线。

4.3 后处理优化建议

尽管 GPEN 输出质量较高，但仍可结合以下方法进一步优化：

• 色彩校正：使用color-transfer库迁移现代肤色分布，改善泛黄或偏色问题。
• 锐化增强：应用非锐掩模（Unsharp Mask）技术轻微强化边缘。
• 背景补全：若原图背景严重损坏，可配合 Stable Diffusion Inpainting 进行语义级补全。

5. 训练与微调指南

虽然镜像默认仅包含推理能力，但用户可根据自身需求进行模型微调，以适配特定年代或风格的老照片。

5.1 数据准备策略

GPEN 采用监督式训练方式，需构建高质量—低质量图像对（HQ-LQ pairs）。推荐方案如下：

1. 使用 FFHQ 数据集作为 HQ 基础；
2. 利用 BSRGAN 或 RealESRGAN 添加模拟退化（如模糊、噪声、压缩伪影）生成 LQ 图像；
3. 对于真实老照片，可采用“自我重构”策略：将低质图像作为 LQ，其 GPEN 输出作为 HQ 进行反向微调。

5.2 微调参数设置示例

修改options/train_GAN_Prior.yml配置文件：

train: lr_G: 0.0002 # 生成器学习率 lr_D: 0.0001 # 判别器学习率 total_epochs: 200 warmup_iter: 3000 batch_size: 8 img_size: 512 # 推荐固定为512x512

启动训练命令：

python train.py -opt options/train_GAN_Prior.yml

提示：建议使用 A100 或 V100 显卡进行训练，单卡训练约需 12–24 小时达到收敛。

6. 总结

本文围绕 GPEN 人像修复增强模型镜像，系统介绍了其环境构成、推理使用、权重管理、实际应用与扩展训练方案。通过该镜像，开发者可以快速搭建一个专业级的老照片数字化修复系统，具备以下优势：

1. 开箱即用：完整封装依赖与权重，免除繁琐配置；
2. 高保真还原：基于 GAN Prior 的 Null-Space 学习机制，在保留身份特征的同时大幅提升清晰度；
3. 工程友好：支持命令行调用、脚本批处理与二次开发；
4. 可扩展性强：提供训练入口，支持领域自适应微调。

无论是家庭影像修复、档案馆资料数字化，还是影视素材复原，GPEN 都是一个值得信赖的技术选择。

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