PaddleGAN教程：用GFPGAN实现人脸修复
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleGAN 你是否曾遇到过珍贵的老照片因年代久远而模糊不清？或者手机拍摄的照片因光线不足导致面部细节丢失？GFPGAN（Generative Facial Prior GAN）作为PaddleGAN中的明星算法，能轻松解决这些问题。本文将带你从零开始，用3行代码实现模糊人脸的高清修复，让老照片重焕新生。
GFPGAN工作原理
GFPGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的人脸修复算法，它通过预训练的人脸先验模型来恢复模糊图像中的细节。算法核心结构包含：
- 生成器（Generator）：采用U-Net架构，结合StyleGAN2的预训练权重作为先验知识
- 判别器（Discriminator）：使用多尺度判别器，同时关注整体人脸和眼部、嘴部等关键区域
- 损失函数：融合感知损失、风格损失和身份损失，确保修复效果自然且保留身份特征
环境准备
安装PaddleGAN
首先确保已安装PaddlePaddle，然后克隆仓库并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleGAN
cd PaddleGAN
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
模型配置文件解析
GFPGAN的配置文件位于configs/gfpgan_ffhq1024.yaml，关键参数说明：
out_size: 512：输出图像尺寸channel_multiplier: 1：通道倍增因子，控制模型复杂度decoder_load_path：StyleGAN2预训练权重路径perceptual_opt：感知损失配置，使用VGG19特征
快速上手：3行代码修复人脸
基础使用示例
创建gfpgan_demo.py，输入以下代码：
from ppgan.apps import GFPGANPredictor
predictor = GFPGANPredictor()
predictor.run('input.jpg', 'output.jpg')
命令行工具使用
PaddleGAN提供了便捷的命令行工具，直接运行：
python applications/tools/gfpgan_inference.py --input_path test/pic_.jpg --output_path results/
高级参数调优
修复强度调整
通过upscale参数控制修复强度，数值越大细节越丰富：
predictor = GFPGANPredictor(upscale=2) # 2倍超分修复
面部特征增强
针对模糊严重的图像，可以启用面部特征增强：
predictor = GFPGANPredictor(arch='clean', channel_multiplier=2)
实际应用案例
老照片修复
将爷爷年轻时的模糊照片进行修复：
python applications/tools/gfpgan_inference.py \
--input_path test/old_photo.jpg \
--output_path results/old_photo_restored.jpg \
--upscale 4
修复前后对比： 
低清人像优化
对手机拍摄的低光照人像进行优化：
predictor = GFPGANPredictor()
predictor.run('dark_portrait.jpg', 'enhanced_portrait.jpg')
常见问题解决
修复后图像过度平滑
这是由于感知损失权重过高导致，修改配置文件configs/gfpgan_ffhq1024.yaml：
perceptual_opt:
perceptual_weight: !!float 0.5 # 降低感知损失权重
style_weight: 30 # 降低风格损失权重
眼睛/嘴巴修复效果不佳
增加面部组件损失权重：
gan_component_opt:
loss_weight: !!float 2 # 提高组件判别器权重
总结与展望
通过本文学习，你已经掌握了使用GFPGAN进行人脸修复的核心方法。PaddleGAN还提供了更多高级功能：
- 结合人脸检测实现批量处理
- 与StyleGAN2结合进行人脸编辑
- 视频中的人脸修复（需配合Wav2Lip）
如果你在使用过程中遇到问题，可以查阅官方文档docs/zh_CN/get_started.md或提交Issue。
提示：修复效果受输入图像质量影响，对于严重模糊的图像，建议先使用PaddleGAN中的ESRGAN进行初步超分处理。
希望本教程能帮助你拯救更多珍贵的面部照片！如果觉得有用，请点赞收藏，关注获取更多PaddleGAN实用教程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
