CodeFormer Web演示搭建：Hugging Face Spaces部署指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer 引言：告别复杂部署，5分钟拥有专业人脸修复Web应用
你是否曾因开源项目部署流程繁琐而却步？是否想将先进的人脸修复模型快速转化为可交互的Web应用？本文将以CodeFormer为例，提供一套完整的Hugging Face Spaces部署方案，让你无需深入后端开发即可搭建专业级AI应用。通过本文，你将掌握：
- 环境配置与依赖管理的最佳实践
- Gradio界面设计与交互逻辑实现
- 模型加载与推理流程优化
- 部署过程中的常见问题解决方案
- 应用性能调优与用户体验提升技巧
技术背景：CodeFormer与Hugging Face Spaces
CodeFormer简介
CodeFormer（Codebook Lookup Transformer）是由周 Shangchen 等人在NeurIPS 2022提出的人脸修复模型，采用代码本查找Transformer架构实现鲁棒的盲人脸修复。该模型在处理低质量、模糊或受损人脸图像时表现出色，能够在保持身份特征的同时显著提升图像质量。
Hugging Face Spaces优势
Hugging Face Spaces提供免费的机器学习应用托管服务，支持Gradio和Streamlit等界面框架，具有以下优势：
- 无需服务器运维知识
- 内置GPU加速环境
- 一键部署与版本控制
- 社区分享与协作功能
- 支持自定义域名与访问控制
部署准备：环境与资源配置
硬件要求
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| CPU | 双核2.0GHz | 四核3.0GHz+ |
| 内存 | 4GB | 8GB+ |
| GPU | 无 | NVIDIA T4 (Hugging Face免费GPU) |
| 存储 | 1GB | 5GB+ |
软件依赖清单
# 核心依赖
gradio>=3.0.0
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
opencv-python>=4.5.5
basicsr>=1.4.2
numpy>=1.19.5
Pillow>=9.0.1
# 辅助工具
requests>=2.26.0
tqdm>=4.62.3
ffmpeg-python>=0.2.0 # 视频处理支持
部署步骤：从代码到Web应用的完整流程
1. 项目结构设计
推荐的项目结构：
codeformer-web-demo/
├── app.py # 主应用代码
├── requirements.txt # 依赖列表
├── examples/ # 示例图片目录
│ ├── example1.jpg
│ ├── example2.png
│ └── ...
└── README.md # 应用说明文档
2. 模型加载与初始化
import sys
import os
import torch
import gradio as gr
from basicsr.utils.download_util import load_file_from_url
from basicsr.utils.registry import ARCH_REGISTRY
from facelib.utils.face_restoration_helper import FaceRestoreHelper
# 设置模型权重URL
pretrain_model_url = {
'codeformer': 'https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsczhou%2FCodeFormer%2Freleases%2Fdownload%2Fv0.1.0%2Fcodeformer.pth',
'detection': 'https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsczhou%2FCodeFormer%2Freleases%2Fdownload%2Fv0.1.0%2Fdetection_Resnet50_Final.pth',
'parsing': 'https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsczhou%2FCodeFormer%2Freleases%2Fdownload%2Fv0.1.0%2Fparsing_parsenet.pth',
'realesrgan': 'https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fsczhou%2FCodeFormer%2Freleases%2Fdownload%2Fv0.1.0%2FRealESRGAN_x2plus.pth'
}
# 下载模型权重
def download_models():
model_dirs = {
'codeformer': 'weights/CodeFormer',
'detection': 'weights/facelib',
'parsing': 'weights/facelib',
'realesrgan': 'weights/realesrgan'
}
for model_name, url in pretrain_model_url.items():
save_dir = model_dirs[model_name]
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
filename = url.split('/')[-1]
save_path = os.path.join(save_dir, filename)
if not os.path.exists(save_path):
print(f"Downloading {model_name} model...")
load_file_from_url(url=url, model_dir=save_dir, progress=True, file_name=filename)
# 初始化CodeFormer模型
def init_codeformer():
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
codeformer_net = ARCH_REGISTRY.get("CodeFormer")(
dim_embd=512,
codebook_size=1024,
n_head=8,
n_layers=9,
connect_list=["32", "64", "128", "256"],
).to(device)
# 加载权重
ckpt_path = "weights/CodeFormer/codeformer.pth"
checkpoint = torch.load(ckpt_path)["params_ema"]
codeformer_net.load_state_dict(checkpoint)
codeformer_net.eval()
return codeformer_net, device
3. 核心推理函数实现
def inference(image, background_enhance, face_upsample, upscale, codeformer_fidelity):
"""
CodeFormer推理函数
参数:
image: 输入图像路径
background_enhance: 是否增强背景
face_upsample: 是否增强人脸
upscale: 缩放因子
codeformer_fidelity: 保真度参数(0-1)
返回:
修复后的图像和保存路径
"""
try:
# 图像预处理
img = cv2.imread(str(image), cv2.IMREAD_COLOR)
if img is None:
raise ValueError("无法读取图像，请检查输入文件")
# 设置 upscale 限制以避免内存溢出
upscale = int(upscale)
if upscale > 4:
upscale = 4
if max(img.shape[:2]) > 1500:
upscale = 1
background_enhance = False
face_upsample = False
# 初始化人脸修复助手
face_helper = FaceRestoreHelper(
upscale,
face_size=512,
crop_ratio=(1, 1),
det_model="retinaface_resnet50",
save_ext="png",
use_parse=True,
device=device,
)
# 设置背景和人脸超采样器
bg_upsampler = upsampler if background_enhance else None
face_upsampler = upsampler if face_upsample else None
# 检测并对齐人脸
face_helper.read_image(img)
num_det_faces = face_helper.get_face_landmarks_5(
only_center_face=False, resize=640, eye_dist_threshold=5
)
print(f"检测到 {num_det_faces} 张人脸")
face_helper.align_warp_face()
# 人脸修复处理
for idx, cropped_face in enumerate(face_helper.cropped_faces):
# 图像转张量
cropped_face_t = img2tensor(
cropped_face / 255.0, bgr2rgb=True, float32=True
)
normalize(cropped_face_t, (0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5), inplace=True)
cropped_face_t = cropped_face_t.unsqueeze(0).to(device)
# 模型推理
with torch.no_grad():
output = codeformer_net(
cropped_face_t, w=codeformer_fidelity, adain=True
)[0]
restored_face = tensor2img(output, rgb2bgr=True, min_max=(-1, 1))
face_helper.add_restored_face(restored_face.astype("uint8"))
# 将修复后的人脸贴回原图
restored_img = face_helper.paste_faces_to_input_image(
upsample_img=bg_upsampler.enhance(img, outscale=upscale)[0] if bg_upsampler else None,
draw_box=False,
face_upsampler=face_upsampler
)
# 保存结果
os.makedirs('output', exist_ok=True)
save_path = f'output/restored_{os.path.basename(image)}'
imwrite(restored_img, save_path)
return cv2.cvtColor(restored_img, cv2.COLOR_BGR2RGB), save_path
except Exception as error:
print(f"推理过程出错: {error}")
return None, None
4. Gradio界面设计
# 定义界面组件
title = "CodeFormer: 鲁棒人脸修复与增强网络"
description = """
<center><h3>CodeFormer: 基于代码本查找Transformer的人脸修复</h3></center>
<p>该应用基于NeurIPS 2022论文实现，能够修复模糊、低质量或受损的人脸图像。</p>
<p>使用方法：上传图片并调整参数，然后点击"提交"按钮。</p>
"""
article = """
### 使用指南
1. **上传图像**：支持JPG、PNG格式，建议人脸占比适中
2. **参数调整**：
- Background Enhance: 增强背景细节
- Face Upsample: 单独提升人脸分辨率
- Rescaling Factor: 整体图像缩放倍数(1-4)
- Codeformer Fidelity: 保真度参数(0→更高质量，1→更高身份一致性)
### 示例结果对比
| 输入 | 输出 |
|------|------|
|  |  |
### 引用
```bibtex
@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}
}
"""
创建Gradio界面
demo = gr.Interface( fn=inference, inputs=[ gr.inputs.Image(type="filepath", label="输入图像"), gr.inputs.Checkbox(default=True, label="背景增强"), gr.inputs.Checkbox(default=True, label="人脸增强"), gr.inputs.Number(default=2, label="缩放因子 (最大4)"), gr.Slider(0, 1, value=0.5, step=0.01, label="保真度参数") ], outputs=[ gr.outputs.Image(type="numpy", label="修复结果"), gr.outputs.File(label="下载结果") ], title=title, description=description, article=article, examples=[ ['examples/example1.jpg', True, True, 2, 0.7], ['examples/example2.png', True, True, 2, 0.5], ['examples/example3.jpg', False, True, 3, 0.3] ] )
启动应用
if name == "main": # 下载模型权重 download_models()
# 初始化超分辨率模型和CodeFormer
upsampler = set_realesrgan()
codeformer_net, device = init_codeformer()
# 启动Gradio应用
demo.queue(concurrency_count=2) # 限制并发数
demo.launch()
### 5. 部署配置文件
**requirements.txt**
gradio==3.34.0 torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 opencv-python==4.7.0.72 basicsr==1.4.2 numpy==1.24.3 Pillow==9.5.0 requests==2.31.0 tqdm==4.65.0
**app.py完整代码优化**
```python
# 优化导入顺序
import os
import sys
import cv2
import torch
import gradio as gr
import numpy as np
from torchvision.transforms.functional import normalize
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
from basicsr.utils import imwrite, img2tensor, tensor2img
from basicsr.utils.realesrgan_utils import RealESRGANer
# 设置中文字体支持
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"]
# 添加进度条支持
def create_progress_bar(total, desc="处理中"):
from tqdm import tqdm
return tqdm(total=total, desc=desc, unit="步", bar_format="{l_bar}{bar:10}{r_bar}{bar:-10b}")
# 模型预热函数
def warm_up_model(model, device):
"""预热模型以加速首次推理"""
dummy_input = torch.randn(1, 3, 512, 512).to(device)
with torch.no_grad():
for _ in range(3):
model(dummy_input, w=0.5, adain=True)
print("模型预热完成")
高级优化：提升应用性能与用户体验
1. 模型加载优化
def optimized_model_loader(ckpt_path, device):
"""优化模型加载速度和内存使用"""
# 1. 内存映射加载大文件
checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device, mmap=True)
# 2. 只加载需要的参数
if "params_ema" in checkpoint:
checkpoint = checkpoint["params_ema"]
# 3. 量化模型(可选)
if device.type == "cpu":
# 对CPU推理使用INT8量化
model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
return model
2. 图像处理流水线优化
def optimize_image_pipeline(img, target_size=1024):
"""优化图像处理流水线，减少内存占用"""
# 1. 智能调整图像大小
h, w = img.shape[:2]
scale = min(target_size / max(h, w), 1.0)
if scale < 1.0:
img = cv2.resize(img, (int(w*scale), int(h*scale)),
interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 2. 转换为半精度浮点(如果支持)
if torch.cuda.is_available():
img_tensor = img2tensor(img / 255.0).half().to(device)
else:
img_tensor = img2tensor(img / 255.0).to(device)
return img_tensor
3. 用户界面增强
# 添加高级选项折叠面板
with gr.Accordion("高级选项", open=False):
detection_threshold = gr.Slider(0.5, 0.9, value=0.7, step=0.05,
label="人脸检测阈值")
face_size = gr.Slider(256, 1024, value=512, step=64,
label="人脸处理尺寸")
color_correction = gr.Checkbox(default=True, label="颜色校正")
# 添加处理状态指示器
status_text = gr.Textbox(label="处理状态", value="就绪")
# 添加性能监控
performance_monitor = gr.Textbox(label="性能指标", value="等待处理...")
常见问题解决方案
1. 模型下载失败
| 问题原因 | 解决方案 |
|---|---|
| 网络连接问题 | 使用国内镜像源，或手动下载权重后上传 |
| 下载速度慢 | 使用国内镜像源，如Gitee镜像 |
| 文件损坏 | 删除缓存文件后重试，检查文件MD5 |
# 添加国内镜像支持
def load_file_from_gitee(url, model_dir, progress=True, file_name=None):
"""从Gitee镜像加载模型权重"""
gitee_mirrors = {
"github.com/sczhou/CodeFormer/releases/":
"gitee.com/mirrors/CodeFormer/releases/"
}
# 替换URL为Gitee镜像
for github_url, gitee_url in gitee_mirrors.items():
if github_url in url:
url = url.replace(github_url, gitee_url)
break
return load_file_from_url(url, model_dir, progress, file_name)
2. 内存溢出问题
def memory_safe_inference(image, *args, **kwargs):
"""内存安全的推理函数"""
# 1. 检查可用内存
mem_available = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory
mem_allocated = torch.cuda.memory_allocated(0)
mem_free = mem_available - mem_allocated
# 2. 根据可用内存调整参数
if mem_free < 2 * 1024**3: # 小于2GB
print("内存不足，自动降低处理分辨率")
kwargs['upscale'] = min(kwargs.get('upscale', 2), 2)
# 调整输入图像大小
h, w = image.shape[:2]
if max(h, w) > 1024:
scale = 1024 / max(h, w)
image = cv2.resize(image, (int(w*scale), int(h*scale)))
# 3. 执行推理
try:
return inference(image, *args, **kwargs)
except RuntimeError as e:
if "out of memory" in str(e):
# 清除缓存并重试
torch.cuda.empty_cache()
kwargs['upscale'] = 1
return inference(image, *args, **kwargs)
else:
raise e
3. 中文显示问题
# 解决Gradio中文显示问题
def fix_gradio_font():
"""修复Gradio界面中文显示问题"""
# 1. 添加自定义CSS
custom_css = """
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans+SC:wght@400;500;700&display=swap');
* {
font-family: 'Noto Sans SC', sans-serif !important;
}
.gr-button {
font-family: 'Noto Sans SC', sans-serif !important;
}
.gr-slider {
font-family: 'Noto Sans SC', sans-serif !important;
}
"""
return custom_css
# 在初始化时应用
demo = gr.Interface(
# ...其他参数
css=fix_gradio_font()
)
部署测试与上线
本地测试流程
本地测试命令：
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行应用
python app.py
Hugging Face Spaces部署步骤
- 访问 Hugging Face Spaces 并登录
- 点击 "Create new Space"
- 填写基本信息：
- Space name: codeformer-web-demo
- Space SDK: Gradio
- Hardware: CPU Basic (免费) 或 GPU (推荐)
- 点击 "Create Space"
- 通过Git或Web界面上传代码：
git clone https://huggingface.co/spaces/你的用户名/codeformer-web-demo cd codeformer-web-demo # 添加你的代码文件 git add . git commit -m "Initial commit" git push - 等待自动构建完成
- 访问你的应用：https://huggingface.co/spaces/你的用户名/codeformer-web-demo
总结与后续改进
部署关键点回顾
- 环境配置：确保依赖版本兼容性，特别是PyTorch与CUDA版本匹配
- 模型管理：使用断点续传和缓存机制处理大模型文件
- 性能优化：通过图像分辨率调整和内存管理避免资源耗尽
- 用户体验：提供清晰的参数说明和示例，优化加载状态反馈
进阶功能路线图
扩展应用场景
- 历史照片修复：专门优化老照片修复流程
- 证件照优化：自动调整光线和背景，符合证件照标准
- 视频人脸增强：处理视频文件中的人脸，保持帧间一致性
- 移动端适配：优化界面以适应移动设备访问
附录：有用的资源与工具
官方资源
- CodeFormer GitHub仓库: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer
- Gradio官方文档: https://www.gradio.app/docs
- Hugging Face Spaces文档: https://huggingface.co/docs/hub/spaces
实用工具
- 在线模型转换工具: https://huggingface.co/spaces/convert/convert
- Gradio主题生成器: https://huggingface.co/spaces/gradio/theme-builder
- 性能监控工具: https://huggingface.co/spaces/gradio/performance-monitor
社区支持
- CodeFormer Discord: https://discord.gg/codeformer
- Gradio社区论坛: https://discuss.gradio.app/
- Hugging Face论坛: https://discuss.huggingface.co/
本文档配套代码已开源: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CodeFormer
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下一篇预告：《CodeFormer模型微调实战：定制化人脸修复系统构建》
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
