今天给大家分享一款腾讯出品的超强AI老照片修复工具GFPGAN，手把手教你本地部署，也准备了离线整合包，解压即可用。

GFPGAN简介

GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blind face) 修复，可以对老照片进行很好的修复。

官方提供了在线体验网站，我试了下，效果还是很不错的：

https://replicate.com/tencentarc/gfpgan

但在网站上使用，或多或少还是有点害怕隐私泄露问题。没关系，接下来手把手带大家本地部署。

本地部署流程

部署GFPGAN步骤比较多，没关系，接下来紧跟我的节奏，手把手教你本地部署。

①将项目克隆到本地：下载git并安装，之后在你想要部署GFPGAN的位置，右键点击，选择“Git Bash Here”。

然后输入以下指令，下载项目：

git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git

等待几分钟，即可将项目文件下载到本地。

②安装Python：推荐下载Anaconda(一个傻瓜式整合Python的软件)

安装过程推荐查看往期内容：青春就是用来失败的 | 训练灌篮高手专属AI绘画模型

③创建虚拟环境：打开Anaconda，选择“CMD.exe”。

在打开的命令提示窗口，输入以下代码，新建一个Python环境：

conda create -n GFPGAN python==3.8

新建完成后，继续输入以下代码，激活刚才生成的Python环境：

conda activate GFPGAN

④第三方依赖库安装：

在刚才的窗口输入以下代码，进入之前下载的GFPGAN根目录：

cd 部署的GFPGAN本地路径比如"cd C:\\Users\\GFPGAN"

然后输入以下代码，安装项目所需的依赖环境：

# Install basicsr - <https://github.com/xinntao/BasicSR># We use BasicSR for both training and inferencepip install basicsr# Install facexlib - <https://github.com/xinntao/facexlib># We use face detection and face restoration helper in the facexlib packagepip install facexlibpip install -r requirements.txtpython setup.py develop# If you want to enhance the background (non-face) regions with Real-ESRGAN,# you also need to install the realesrgan packagepip install realesrgan

⑤下载预训练模型：

通过以下地址，下载预训练模型：

https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models

下载完成后，将模型放置在项目中的“\experiments\pretrained_models”中。

⑥运行GFPGAN：继续在命令提示窗口，输入以下代码，就可以运行了。

conda activate GFPGANcd 部署的GFPGAN本地路径python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2

上手试试

将需要修复的照片放置在“inputs”文件夹中的“whole_imgs”内：

之后在命令提示窗口进行上述第⑥步操作即可，处理完成后，结果将会自动保存在“results”文件夹的“restored_imgs”内：

自行部署还是比较麻烦的，我也制作了离线整合包，下载解压即用，双击“一键启动-GFPGAN.exe”即可修复老照片。

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