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GPEN能否自动化处理？Shell脚本批量调用教程

你有没有遇到过这种情况：手头有一堆老照片需要修复，一张张手动处理太费时间，而GPEN人像增强模型明明效果惊艳，却只能一张一张跑命令？别急，今天我们就来解决这个问题——让GPEN实现全自动批量处理。

本文将带你从零开始，编写一个实用的Shell脚本，实现对多张人像图片的自动修复与增强。无论你是AI新手还是有一定经验的开发者，都能快速上手，把重复劳动交给机器，自己只管坐等结果。

1. 为什么需要自动化？

GPEN模型在人像修复方面表现出色，尤其擅长提升低分辨率、模糊或有噪点的人像画质。但默认的推理方式是单图处理，命令如下：

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

如果你有几十甚至上百张照片要处理，这种方式显然效率低下。更麻烦的是，每次还要手动指定输入输出文件名。

自动化能带来什么？

• ✅ 批量处理整个文件夹下的所有图片
• ✅ 自动命名输出文件，避免覆盖
• ✅ 减少人为操作失误
• ✅ 提高整体处理效率，节省大量时间

接下来，我们就动手实现这个自动化流程。

2. 环境准备与确认

在开始写脚本前，请确保你已经成功部署了“GPEN人像修复增强模型”镜像，并能正常运行单张图片的推理。

2.1 激活环境

首先激活预设的Conda环境：

conda activate torch25

2.2 进入代码目录

GPEN的推理脚本位于/root/GPEN目录下：

cd /root/GPEN

你可以先测试一下默认命令是否正常工作：

python inference_gpen.py

如果能看到生成output_Solvay_conference_1927.png文件，说明环境一切正常，可以继续下一步。

3. 编写批量处理Shell脚本

现在我们来创建一个名为batch_gpen.sh的Shell脚本，实现自动化批处理功能。

3.1 创建脚本文件

在/root/GPEN目录下新建脚本：

touch batch_gpen.sh chmod +x batch_gpen.sh

3.2 脚本核心逻辑设计

我们的目标是：

• 读取指定文件夹中的所有图片
• 逐个调用inference_gpen.py
• 输出文件统一保存到output_batch/目录
• 自动跳过非图片文件和已处理文件

3.3 完整脚本代码

#!/bin/bash # GPEN批量人像修复脚本 # 使用方法: ./batch_gpen.sh [输入目录] [输出目录] # 设置默认参数 INPUT_DIR="./input_images" OUTPUT_DIR="./output_batch" # 如果传入参数，则使用传入值 if [ ! -z "$1" ]; then INPUT_DIR="$1" fi if [ ! -z "$2" ]; then OUTPUT_DIR="$2" fi # 检查输入目录是否存在 if [ ! -d "$INPUT_DIR" ]; then echo "❌ 输入目录不存在: $INPUT_DIR" echo "请先创建目录并放入图片，或指定有效路径" exit 1 fi # 创建输出目录 mkdir -p "$OUTPUT_DIR" # 支持的图片扩展名 extensions=("jpg" "jpeg" "png" "JPG" "JPEG" "PNG") # 记录开始时间 start_time=$(date +%s) processed_count=0 echo "🚀 开始批量处理..." echo "📁 输入目录: $INPUT_DIR" echo "📁 输出目录: $OUTPUT_DIR" echo "──────────────────────────────────" # 遍历所有支持的图片格式 for ext in "${extensions[@]}"; do # 查找对应扩展名的文件 find "$INPUT_DIR" -type f $$ -iname "*.$ext" $$ | while read img_file; do # 获取文件名（不含路径） filename=$(basename "$img_file") # 构造输出文件名 output_name="output_${filename%.*}.png" output_path="$OUTPUT_DIR/$output_name" # 跳过已存在的输出文件 if [ -f "$output_path" ]; then echo "🟡 已存在，跳过: $output_name" continue fi echo "🖼️ 正在处理: $filename" # 调用GPEN推理脚本 python inference_gpen.py --input "$img_file" --output "$output_path" > /dev/null 2>&1 # 检查是否成功 if [ $? -eq 0 ] && [ -f "$output_path" ]; then echo "✅ 成功: $output_name" ((processed_count++)) else echo "❌ 失败: $filename" fi done done # 计算耗时 end_time=$(date +%s) duration=$((end_time - start_time)) echo "──────────────────────────────────" echo "🎉 批量处理完成！" echo "📊 共处理 $processed_count 张图片" echo "⏱️ 总耗时: $duration 秒" echo "📁 结果保存在: $OUTPUT_DIR"

3.4 脚本使用说明

1. 准备图片：将待修复的图片放入input_images文件夹（可自定义）
2. 运行脚本：

# 使用默认路径 ./batch_gpen.sh # 指定自定义路径 ./batch_gpen.sh /path/to/input /path/to/output

3. 查看结果：处理后的高清人像将保存在output_batch/目录中，文件名以output_开头。

4. 实际应用案例演示

我们来模拟一个真实场景：修复一组老家庭照片。

4.1 准备测试数据

# 创建输入目录 mkdir -p input_images # 假设你有三张老照片 # family1.jpg, portrait_old.png, grandpa.jpeg # 将它们复制到 input_images/ cp ~/photos/*.jpg input_images/ cp ~/photos/*.png input_images/

4.2 执行批量处理

./batch_gpen.sh

输出示例：

🚀 开始批量处理... 📁 输入目录: ./input_images 📁 输出目录: ./output_batch ────────────────────────────────── 🖼️ 正在处理: family1.jpg ✅ 成功: output_family1.png 🖼️ 正在处理: portrait_old.png ✅ 成功: output_portrait_old.png 🖼️ 正在处理: grandpa.jpeg ✅ 成功: output_grandpa.png ────────────────────────────────── 🎉 批量处理完成！ 📊 共处理 3 张图片 ⏱️ 总耗时: 87 秒

短短一分半钟，三张老旧模糊的人像照片全部完成高清修复，效果惊人。

5. 脚本优化与进阶技巧

上面的基础脚本已经能满足大多数需求，但我们可以进一步优化，让它更智能、更健壮。

5.1 添加错误重试机制

网络或资源问题可能导致个别图片处理失败，加入重试逻辑：

# 处理单张图片的函数（带重试） process_image() { local img_file=$1 local output_path=$2 local max_retries=3 local retry=0 while [ $retry -lt $max_retries ]; do python inference_gpen.py --input "$img_file" --output "$output_path" > /dev/null 2>&1 if [ $? -eq 0 ] && [ -f "$output_path" ]; then return 0 fi ((retry++)) sleep 1 done return 1 }

5.2 支持递归处理子目录

修改find命令即可实现：

find "$INPUT_DIR" -type f $$ -iname "*.jpg" -o -iname "*.png" $$

去掉-maxdepth 1即可遍历所有子目录。

5.3 添加日志记录功能

将处理过程写入日志文件，便于排查问题：

LOG_FILE="$OUTPUT_DIR/batch_log_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).txt" exec > >(tee -a "$LOG_FILE") 2>&1

5.4 并行处理加速（高级）

对于大量图片，可以启用并行处理：

# 使用GNU Parallel（需安装） find "$INPUT_DIR" -name "*.jpg" | parallel -j4 python inference_gpen.py --input {} --output "./output_batch/output_{/.}.png"

注意：并行处理会增加GPU显存压力，建议根据显卡性能调整并发数（-j参数）。

6. 常见问题与解决方案

6.1 图片处理失败怎么办？

常见原因及解决方法：

6.2 如何监控GPU使用情况？

在处理过程中查看GPU状态：

# 实时监控 nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used --format=csv -l 1

6.3 输出图片太多怎么管理？

建议按日期或类别组织输出目录：

OUTPUT_DIR="./output_batch/$(date +%Y%m%d)"

7. 总结

通过这篇教程，你应该已经掌握了如何将GPEN人像修复模型从“手动单图处理”升级为“全自动批量处理”。我们不仅实现了基础的Shell脚本自动化，还探讨了错误处理、日志记录、并行加速等实用技巧。

关键收获回顾：

• ✅ 学会编写通用的Shell批处理脚本
• ✅ 掌握文件遍历、路径处理、条件判断等Shell编程核心技能
• ✅ 实现了真正的“一键修复多张人像”
• ✅ 了解了生产级脚本的优化方向

现在，你可以轻松处理成百上千张老照片、模糊证件照或低质社交图片，让GPEN的强大能力真正服务于实际需求。

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