CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复！

CodeFormer——最强的AI 视频去码、图片修复！

手动配置过程比较复杂，一键免配置安装版，请到首页下载项里下载

处理效果展示

示例1示例2

开源项目地址

https://github.com/sczhou/CodeFormer

查看自己显卡是否支持gpu加速

查看gpu是否支持加速：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

参考文章：https://www.codeformer.cn/?p=92

如果不支持gpu加速只能cpu硬解，不建议安装。不过我是安装完后运行起来发现cpu跑满，温度达到90度，gpu却没变化，然后才去搜索出现这个问题的原因，结果就是我的独显（gtx1650)不支持加速。给大家先排个雷。还有个重点：需要科学上网

CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products（部分产品）

GeForce and TITAN Products

 

 

安装环境准备

1. python。官网下载地址：https://www.python.org/downloads/
2. git。官网下载地址：https://git-scm.com/
3. conda。官网下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution
4. Pytorch >= 1.7.1。官网地址：https://pytorch.org/
5. CUDA >= 10.1。英伟达独立显卡，cuda引擎大于10.1。否则只能通过cpu解码（CPU解码性能弱于GPU)

安装python、git、conda

安装python注意点：

1. pyghon一定不能最新版，不要高于3.10.9版本，教程使用3.10.9成功安装。
2. 运行.exe程序后，一定勾选add .exe to path。把python添加到环境变量，如果不勾选，安装后就需要资源配置环境变量。

python安装成功后，cmd命令行输入python –version会显示版本信息。

安装conda注意点：

安装好后需要自己配置环境变量。或者在安装过程勾选加入环境变量，不过我发现勾选后会红字提示可能出问题，所以没有勾选。网上有直接勾选的可以试试。成功后，在cmd输入conda –version会显示版本信息。

配置conda环境变量成功配置示例

环境配置成功示例

Pytorch环境安装

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

成功安装页面

安装其它需求包

逐条执行下列代码

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
pip install -r requirements.txt -q
pip install -q gradio
python basicsr/setup.py develop


pip install -r requirements.txt -q命令中requirements的内容

addict
future
lmdb
numpy
opencv-python
Pillow
pyyaml
requests
scikit-image
scipy
tb-nightly
torch>=1.7.1
torchvision
tqdm
yapf
lpips
gdown # supports downloading the large file from Google Drive
ffmpeg-python


意思就是要pip命令安装以上这些包

pip安装出错过程

我一开始下载的python是最新版，出现了下面的错误。换了版本后重新执行pip install -r requirements.txt -q，没有出现爆红错误。

安装pyghon版本过高出现的错误排完python版本的雷，又出现安装future出错，按照提示在命令后面加–use-pep517再重执行新pip安装。

解决方法：
pip install future --use-pep517

pip安装出错最后再执行pip install -r requirements.txt -q，没有出错

python basicsr/setup.py develop命令下载训练模型

命令行下载
python scripts/download_pretrained_models.py facelib #facelib训练
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer #CodeFormer预训练

手动下载

解压facelib.zip中的文件放到weights/facelib文件夹内，下载：https://www.123pan.com/s/t9brVv-ls4ph 提取码：aixf

解压codeformer.zip中的文件放到weights/CodeFormer文件夹内.下载：https://www.123pan.com/s/t9brVv-7s4ph 提取码：aixf

使用方法

面部修复

# For cropped and aligned faces
python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [input folder]


整体图像增强

# 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]


视频增强

# For video clips
python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path

 
注意：

1. #开头的是注释内容，命令都是python开头的行。
2. 每次使用前都要先进入cmd，执行cd CodeFormer，进入安装目录后再执行对应命令。
3. 执行python开头的命令时，把[input folder]整体替换成待处理的图片所在的文件夹路径。整体图像和视频增强同理，都是把[]替换成路径。
4. 结果在result里面

目录路径

总结

没有gpu加速的建议不要使用，太耗cpu了

运行前硬件情况运行后硬件情况只是处理一张图，运行起来后cpu温度达到96，gpu几乎没动。所以没有gpu加速的不建议使用