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GPEN与BSRGAN联合使用？降质-增强端到端流程部署教程

你是否遇到过老照片模糊、低清人像无法用于印刷或展示的困扰？传统超分方法往往在细节恢复上力不从心，而单一的人像增强模型又难以应对极端低质输入。本文将带你构建一个从“制造低质”到“极致修复”的完整闭环流程——通过BSRGAN 降质模拟 + GPEN 人像增强的组合拳，实现高质量人像重建的端到端部署。

这不仅适用于图像修复服务开发，还能为训练自己的增强模型生成逼真的训练数据对。我们将基于预置镜像快速部署 GPEN，并结合 BSRGAN 实现自动化处理流程，全程无需手动安装依赖，10分钟即可跑通全流程。

1. 镜像环境说明

本镜像专为GPEN人像修复增强模型打造，集成了完整的深度学习推理环境，所有依赖均已配置妥当，真正做到开箱即用。

主要依赖库

• facexlib: 负责人脸检测与关键点对齐，确保修复精准定位面部区域
• basicsr: 提供基础图像超分支持，是 GPEN 底层架构的重要组成部分
• opencv-python,numpy<2.0: 图像读写与数值计算基础库
• datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1: 数据加载优化组件
• sortedcontainers,addict,yapf: 辅助工具链，保障代码稳定运行

该环境已针对 NVIDIA GPU 进行优化，在 A10、V100、3090 等主流显卡上均可高效运行。

2. 快速上手

2.1 激活环境

启动实例后，首先激活预设的 Conda 环境：

conda activate torch25

此环境已包含所有必要包和路径设置，无需额外操作。

2.2 模型推理 (Inference)

进入 GPEN 项目目录开始测试：

cd /root/GPEN

场景 1：运行默认测试图

执行以下命令，使用内置的Solvay_conference_1927.png测试图像进行修复：

python inference_gpen.py

输出文件将自动保存为output_Solvay_conference_1927.png，位于当前目录下。

场景 2：修复自定义图片

将你的图片上传至/root/GPEN/目录（如my_photo.jpg），然后运行：

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

结果将保存为output_my_photo.jpg。

场景 3：指定输入输出文件名

你可以自由命名输出文件：

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

所有推理结果均会自动保存在项目根目录中，方便后续查看或批量处理。

提示：首次运行时若未找到权重文件，脚本会尝试自动下载。但我们推荐直接使用镜像内预置的模型缓存，避免网络波动影响体验。

3. 已包含权重文件

为了保证离线可用性和部署稳定性，本镜像已预装以下关键模型权重：

• ModelScope 缓存路径：~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement
• 包含内容：
  • GPEN 预训练生成器（512x512 和 1024x1024 分辨率）
  • 基于 RetinaFace 的人脸检测器
  • FACEXLIB 提供的关键点对齐模型

这意味着你无需等待漫长的下载过程，也不用担心外网访问问题，只要激活环境就能立即开始推理。

如果你计划扩展到更高分辨率或微调模型，也可以在此基础上加载其他版本的.pth权重文件。

4. BSRGAN + GPEN：构建端到端降质-增强流程

现在我们进入核心环节——如何将BSRGAN作为“数据制造机”，为GPEN提供逼真的低质量输入，形成一个完整的图像退化→重建闭环。

这个流程特别适合以下场景：

• 构建真实感强的低清-高清人像配对数据集
• 模拟老旧照片的退化效果并进行复原
• 测试人像增强模型在不同退化程度下的鲁棒性

4.1 部署 BSRGAN 环境

虽然当前镜像聚焦 GPEN，但我们可以轻松扩展支持 BSRGAN。建议在同一系统中创建新环境：

conda create -n bsr gan python=3.8 conda activate bsr pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 git clone https://github.com/cszn/BSRGAN.git cd BSRGAN

下载预训练权重到./model_zoo/目录：

• bsrgan.pth（标准版）
• bsrgan-nopool.pth（无池化版本，更适合纹理保留）

4.2 使用 BSRGAN 生成低质图像

假设你有一张高清人像high_res.jpg，用以下命令生成对应的低质版本：

python inference_bsrgan.py --model bsrgan --scale 4 --noise 10 --jpeg 30

参数说明：

• --scale 4：模拟 4倍下采样退化
• --noise 10：添加中等强度噪声
• --jpeg 30：压缩质量设为30，模拟老照片扫描失真

输出图像将带有多种退化特征，非常接近现实中低质人像的状态。

4.3 将 BSRGAN 输出喂给 GPEN 进行增强

接下来，把刚才生成的低质图交给 GPEN 处理：

python inference_gpen.py -i degraded_image.png -o restored_face.png

你会发现，即使原始图像严重模糊、有噪点和压缩伪影，GPEN 仍能恢复出清晰自然的皮肤纹理、眼睛细节和发丝边缘。

4.4 自动化脚本示例：一键完成全流程

编写一个 Shell 脚本，实现从高清图 → 降质 → 增强的全自动流程：

#!/bin/bash # 文件名: pipeline.sh INPUT=$1 BASENAME=$(basename $INPUT .jpg) DEGRADED="degraded_$BASENAME.png" OUTPUT="restored_$BASENAME.png" # Step 1: 使用 BSRGAN 降质 python ../BSRGAN/inference_bsrgan.py --model bsrgan --scale 4 --noise 15 --jpeg 25 --input $INPUT --output $DEGRADED # Step 2: 使用 GPEN 增强 python inference_gpen.py -i $DEGRADED -o $OUTPUT echo " 完成全流程处理：$INPUT → $OUTPUT"

赋予执行权限并运行：

chmod +x pipeline.sh ./pipeline.sh ./examples/portrait_01.jpg

这样就实现了真正的“端到端”图像质量重建流水线。

5. 实际效果观察与分析

我们选取一张现代高清人像进行测试，经过 BSRGAN 模拟的老化处理后，再送入 GPEN 修复，得到如下结果对比：

值得注意的是，GPEN 并非简单地“拉高分辨率”，而是利用 GAN Prior 学习了人脸的内在结构分布，在缺失信息的情况下也能合理补全五官细节，避免出现“塑料脸”或过度平滑的问题。

此外，由于 BSRGAN 模拟的退化过程更贴近真实世界（而非简单的双三次下采样），使得 GPEN 在实际应用中的泛化能力更强。

6. 训练自己的增强模型？这里有个好起点

如果你想进一步训练定制化的人像增强模型，这套流程更是不可或缺。

如何准备训练数据对？

1. 收集一批高质量人像（建议 ≥1024x1024，正面清晰）
2. 使用 BSRGAN 批量生成对应的低质版本（可随机调整 noise/jpg/scale 参数）
3. 将(高清, 低质)图像对整理成数据集目录结构
4. 使用 GPEN 或其他 SRGAN 框架进行监督训练

# 示例数据加载逻辑（PyTorch Dataset） from PIL import Image import os class FaceEnhancementDataset: def __init__(self, hr_root, lr_root, transform=None): self.hr_files = sorted(os.listdir(hr_root)) self.lr_files = sorted(os.listdir(lr_root)) self.hr_root = hr_root self.lr_root = lr_root self.transform = transform def __getitem__(self, idx): hr_img = Image.open(os.path.join(self.hr_root, self.hr_files[idx])) lr_img = Image.open(os.path.join(self.lr_root, self.lr_files[idx])) if self.transform: hr_img = self.transform(hr_img) lr_img = self.transform(lr_img) return lr_img, hr_img

这种方法生成的数据比人工标注或合成退化更贴近现实，极大提升了模型上线后的实用性。

7. 总结

通过本文的实践，你应该已经掌握了如何将BSRGAN 与 GPEN 联合使用，构建一个完整的“降质→增强”端到端图像修复流程。我们不仅完成了 GPEN 镜像的快速部署，还拓展了其应用场景，使其不再局限于单纯的推理任务，而是成为一套可复用、可扩展的图像质量提升解决方案。

回顾一下关键收获：

1. 开箱即用的 GPEN 部署：无需配置环境，一行命令即可启动人像增强。
2. BSRGAN 的灵活降质能力：可用于生成逼真的低质图像，服务于测试或训练。
3. 端到端自动化流程：通过脚本串联两个模型，实现从模糊到高清的一键修复。
4. 训练数据生成新思路：利用 BSRGAN 制造高质量配对数据，显著提升下游模型性能。

无论是做老照片修复服务、AI 写真增强，还是搭建企业级图像处理流水线，这套组合都极具实用价值。

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