wordpress ping列表,长沙网站推广seo,海口绿色创意网络科技有限公司,授权网站系统项目介绍 “Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”是一款由微软开发的创新软件解决方案#xff0c;它利用人工智能技术来修复和增强老旧照片的质量。这款工具可以解决老旧照片中常见的问题#xff0c;如褪色、低分辨率以及物理损坏#xff08;如划痕和撕裂#xff09;。通过采…项目介绍 “Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”是一款由微软开发的创新软件解决方案它利用人工智能技术来修复和增强老旧照片的质量。这款工具可以解决老旧照片中常见的问题如褪色、低分辨率以及物理损坏如划痕和撕裂。通过采用先进的图像处理技术“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”能够显著改善这些照片的整体外观使其看起来几乎就像是用现代设备拍摄的一样。 特点 它可以自动为黑白照片上色、修正颜色褪变、提高清晰度和锐利度甚至修复轻微的物理损坏。修复后的结果不仅视觉上令人赏心悦目而且高度逼真这对于保存历史和个人记忆来说是一款不可或缺的工具。 开源成就
目前已经取得14.8K Star 主要功能 上色与颜色校正 提升褪色或黑白照片的颜色。 清晰度与锐利度提升 增加图片的分辨率和锐利度。 损害修复 修复照片上的划痕、撕裂及其他物理损伤。 高分辨率支持 能够处理高分辨率图片以实现细节修复。
安装使用指南 下载代码库 首先需要下载项目的代码库到本地环境。 git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git安装同步批量归一化库 进入models/networks/目录并下载同步批量归一化PyTorch库。 cd Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/Face_Enhancement/models/networks/
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch.git
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .同样操作需要在Global/detection_models/目录下重复。 cd ../../../
cd Global/detection_models/
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch.git
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
cd ../../..下载人脸检测预训练模型 在Face_Detection/目录下下载人脸检测预训练模型。 cd Face_Detection/
wget http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
bzip2 -d shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
cd ..下载并解压预训练模型 在Face_Enhancement/和Global/目录下下载并解压预训练模型。 cd Face_Enhancement/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/face_checkpoints.zip
unzip face_checkpoints.zip
cd ../
cd Global/
wget https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/releases/download/v1.0/global_checkpoints.zip
unzip global_checkpoints.zip
cd ../安装依赖 在项目根目录下安装所需的依赖库。 pip install -r requirements.txt如何使用 对于没有划痕的图片 python run.py --input_folder [测试图片文件夹路径] \--output_folder [输出路径] \--GPU 0对于有划痕的图片 python run.py --input_folder [测试图片文件夹路径] \--output_folder [输出路径] \--GPU 0 \--with_scratch对于带有划痕的高分辨率图片 python run.py --input_folder [测试图片文件夹路径] \--output_folder [输出路径] \--GPU 0 \--with_scratch \--HR注意请将 [测试图片文件夹路径] 和 [输出路径] 替换为你系统中的适当路径。如果你希望使用CPU运行则可以将GPU选项设置为 -1。 GUI运行 如果命令行使用不方便,还可以用官方提供的客户端程序,傻瓜式操作,直接运行GUI.py 文件 这个项目让我们意识到技术的力量不仅仅在于创造新事物更在于它能够帮助我们修复、保存和珍视那些无法复制的过去。无论是家庭相册中的老照片还是历史档案中的珍贵影像Bringing-Old-Photos-Back-to-Life都赋予了它们新的生命。 ——EOF——
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