把糊到渣的旧图或者不清晰的老照片，重新恢复青春，这类修复图像的AI技术，不是一个两个了。这次腾讯开源的AI模型GFPGAN又是一个新的突破，而对于我们很多P图爱好者或者修复图像的朋友而言，也算是有了另一个选择。

【 folder|腾讯开源的AI模型GFPGAN恢复老照片技术，给我整迷糊了】这个多日霸占GitHub热榜第一的AI修复项目，已经收获了很多技术人的关注尝试。于是乎，我们看到很多网友将各自体验用的模糊的图片经过AI修复，焕然一新，立刻变得高清起来。于是乎，机智客也忍不住好奇，想着自己也有老旧照片，多年前拍摄的低像素的图，是不是可以尝试一下这个受到StyleGAN2的启发的主要用到了一个退化清除模块和一个预训练的GAN作为先验的GFP-GAN新项目。

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目前，腾讯开源的这个GFP-GAN项目有几种体验方式，比如Colab、Hugging Face或本地运行代码测试体验。第一个咱就不说了，吃了腿短的亏的万年单身狗，没梯子翻不了墙。第二个是在线运行的，提供一个demo，这个理论上是可以玩的。

开始用这个在线的Demo，提交一张图片上去，半天没反应，看进度还没到百秒就失败挂掉了，尝试了几次，刚开始还以为图片大小问题，适当压缩了尺寸和体积也依然没成功返回。想想也是，项目开源后，肯定很多人测试使用，导致服务器端推理缓慢或者超时失败。于是这个方法也宣告无效。最后当然就是本地运行代码测试了。

项目里这个要求Python3.7以及以上，PyTorch >= 1.7版本。当然，弄AI项目，没有带CUDA的显卡是不行的，所以这里安装比较简单，把项目clone下来进入，新建虚拟环境，然后安装requirements.txt各种库，最后用预训练模型测试后，被整迷糊了。

排查准备工作做好后，运行中虽说没有提示错误，不过却是没有得出成品。测试了好多次，总是提示Results are in the [inputs/whole_imgs/jizhike] folder这样的句子，可就是没有结果。后来，反复执行命令和调整，终于，成功输出多个文件夹：cmp，cropped_faces，restored_faces还有restored_imgs文件夹。嗯，成了一次，成功输出图片。嗯，果然清晰。
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