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Codebook Lookup Transformer를 사용한 강력한 블라인드 페이스 복원을 향해 (Neurips 2022)

종이 | 프로젝트 페이지 | 동영상

Shangchen Zhou, Kelvin CK Chan, Chongyi Li, Chen Change Loy

S-LAB, Nanyang Technological University

Codeformer가 이미지 나 프로젝트에 도움이된다면이 리포지트를 Star를 도와주세요. 감사해요! ?

업데이트

2023.07.20 : 통합? OpenXlab. 온라인 데모를 사용해보십시오!
2023.04.19 :? 교육 코드 및 구성 파일은 현재 공개됩니다.
2023.04.09 : 자르고 정렬 된 얼굴 이미지에 대한 인파화 및 색상화 기능을 추가합니다.
2023.02.10 : 새로운 얼굴 탐지기 옵션으로 dlib 포함 시키면보다 정확한 얼굴 아이덴티티를 생성합니다.
2022.10.05 : 지원 비디오 입력 --input_path [YOUR_VIDEO.mp4] . 비디오를 향상시키기 위해 시도하십시오! ?
2022.09.14 : 통합? 포옹 얼굴. 온라인 데모를 사용해보십시오!
2022.09.09 : 복제하기 위해 통합. 온라인 데모를 사용해보십시오!
더

TODO

교육 코드 및 구성 파일을 추가하십시오
얼굴 인 페인팅에 대한 체크 포인트 및 스크립트를 추가하십시오
얼굴 색상화를 위해 체크 포인트와 스크립트를 추가하십시오
~~배경 이미지 향상을 추가하십시오~~

? 오래된 사진을 향상시키고 AI-Arts를 수정하십시오

얼굴 복원

얼굴 색상 향상 및 복원

얼굴이 피는 얼굴

종속성 및 설치

Pytorch> = 1.7.1
cuda> = 10.1
requirements.txt 의 기타 필수 패키지 .txt

 # git clone this repository
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer

# create new anaconda env
conda create -n codeformer python=3.8 -y
conda activate codeformer

# install python dependencies
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
conda install -c conda-forge dlib (only for face detection or cropping with dlib)

빠른 추론

미리 훈련 된 모델 다운로드 :

[릴리스 | Google 드라이브 | OneDrive] weights/facelib 폴더에. 다음 명령을 실행하여 사전에 미리 된 모델을 수동으로 다운로드하거나 다운로드 할 수 있습니다.

 python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py dlib (only for dlib face detector)

[릴리스 | Google 드라이브 | OneDrive] weights/CodeFormer 폴더에. 다음 명령을 실행하여 사전에 미리 된 모델을 수동으로 다운로드하거나 다운로드 할 수 있습니다.

 python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

테스트 데이터 준비 :

inputs/TestWhole 폴더에 테스트 이미지를 넣을 수 있습니다. 잘린 얼굴을 테스트하고 정렬 된면을 테스트하려면 inputs/cropped_faces 폴더에 넣을 수 있습니다. 다음 명령을 실행하여 자르고 정렬 된 얼굴을 얻을 수 있습니다.

 # you may need to install dlib via: conda install -c conda-forge dlib
python scripts/crop_align_face.py -i [input folder] -o [output folder]

테스트 :

[참고] 종이에서 CodeFormer를 비교하려면 전체 이미지의 명령에는 경계에서 모발 질감을 손상시킬 수있는 --has_aligned 백 지상 퓨전 프로세스가 포함되므로 다음과 같은 명령을 실행하십시오.

충실도 무게 W는 [0, 1]에 위치합니다. 일반적으로, 더 작은 W는 더 높은 품질의 결과를 생성하는 경향이있는 반면, 더 큰 W는 더 높은 실수 결과를 산출합니다. 결과는 results 폴더에 저장됩니다.

?? 얼굴 복원 (자른 및 정렬 된 얼굴)

 # For cropped and aligned faces (512x512)
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]

? 아름답게 전체 이미지 향상

 # For whole image
# Add '--bg_upsampler realesrgan' to enhance the background regions with Real-ESRGAN
# Add '--face_upsample' to further upsample restorated face with Real-ESRGAN
python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path]

? 비디오 향상

 # For Windows/Mac users, please install ffmpeg first
conda install -c conda-forge ffmpeg

 # For video clips
# Video path should end with '.mp4'|'.mov'|'.avi'
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [video path]

? 얼굴 색깔화 (자른 및 정렬 된 얼굴)

 # For cropped and aligned faces (512x512)
# Colorize black and white or faded photo
python inference_colorization.py --input_path [image folder]|[image path]

? 얼굴 인 페인팅 (자른 및 정렬 된 얼굴)

 # For cropped and aligned faces (512x512)
# Inputs could be masked by white brush using an image editing app (e.g., Photoshop) 
# (check out the examples in inputs/masked_faces)
python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]

훈련:

교육 명령은 문서에서 찾을 수 있습니다 : 영어 |简体中文.

소환

우리의 작업이 귀하의 연구에 유용하다면 다음을 고려하십시오.

 @inproceedings{zhou2022codeformer,
    author = {Zhou, Shangchen and Chan, Kelvin C.K. and Li, Chongyi and Loy, Chen Change},
    title = {Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup TransFormer},
    booktitle = {NeurIPS},
    year = {2022}
}