PaddleGAN教程系列：用SwinIR实现老照片高清修复
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleGAN 你是否还在为家中老照片模糊不清而烦恼？是否想让珍贵回忆重现清晰细节？本文将带你使用PaddleGAN中的SwinIR模型，仅需3步即可完成老照片修复，无需专业技术背景。读完本文你将掌握：老照片修复完整流程、参数优化技巧、批量处理方法。
一、SwinIR模型简介
SwinIR（Swin Transformer for Image Restoration）是基于Swin Transformer架构的图像修复模型，擅长处理噪声、模糊等问题。在PaddleGAN中，该模型通过configs/swinir_denoising.yaml配置文件定义网络结构，核心参数包括：
window_size: 8- 自注意力计算窗口大小depths: [6,6,6,6,6,6]- 6层Transformer块堆叠embed_dim: 180- 特征嵌入维度num_heads: [6,6,6,6,6,6]- 多头注意力头数
实现代码位于ppgan/apps/swinir_predictor.py，采用预训练权重自动下载机制，简化用户操作。
二、环境准备与安装
2.1 安装PaddleGAN
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleGAN
cd PaddleGAN
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
2.2 验证安装
执行以下命令检查SwinIR模块是否正常加载：
python -c "from ppgan.apps import SwinIRPredictor; print('SwinIR加载成功')"
三、快速上手：单张照片修复
3.1 基础命令
使用以下命令修复老照片，输入图片支持JPG/PNG格式：
python tools/inference.py -c configs/swinir_denoising.yaml \
-o output/old_photo_restoration \
-i test/pic_.jpg
参数说明：
-c指定配置文件路径-o输出目录-i输入图片路径
3.2 修复效果对比
左：修复前 | 右：修复后 - 模型自动去除噪点并增强细节
四、进阶技巧：参数优化
4.1 调整噪声水平
修改配置文件中sigma参数（默认15）可适应不同程度的噪点照片：
# configs/swinir_denoising.yaml 第30行
sigma: 25 # 高噪声照片建议设为20-30
4.2 批量处理
创建输入图片目录并执行：
python tools/inference.py -c configs/swinir_denoising.yaml \
-o output/batch_restoration \
-i test/old_photos/ # 包含多张照片的目录
五、技术原理简析
SwinIR采用分层修复策略，通过ppgan/models/swinir_model.py实现：
- 特征提取：使用卷积层将输入图像映射到特征空间
- 深层修复：6层Swin Transformer块捕捉长距离依赖关系
- 图像重建：上采样模块恢复高分辨率图像
修复流程图示：
六、常见问题解决
6.1 内存不足
降低配置文件中batch_size参数：
# configs/swinir_denoising.yaml 第25行
batch_size: 1 # 单GPU建议设为1-2
6.2 修复过度
减少迭代次数：
# configs/swinir_denoising.yaml 第1行
total_iters: 300000 # 默认420000，降低可减少过度修复
七、总结与扩展应用
SwinIR不仅能修复老照片，还可应用于：
- 扫描文档增强
- 低光照照片优化
- 压缩 artifacts 去除
完整API文档参见docs/zh_CN/apis/，更多预训练模型可在ppgan/apps/swinir_predictor.py中查看。
收藏本文，下次遇到模糊照片时即可快速找回清晰回忆。下一期将介绍如何结合StyleGAN实现老照片人脸年轻化，敬请关注。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
