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みなさん、こんにちは。私はJizhi Visionです。この記事では、AIアルゴリズムを使用してぼやけた古い写真を修復する方法を紹介します。
唐、宋、元、明、清、清の王朝（1636-1912）は、中国史上最後の封建王朝であり、合計12人の皇帝がいます。支配者は愛新覚羅氏です。ジン後のヌルハチの設立から合計296年、ホンタイジが国名を清に変更した時から、国津王は276年。清、それはあなたの記憶の中でこのようですか：
清王朝は私たちの記憶から遠く離れているので、廃墟、考古学、宝物から想起できるのは一部のシーンだけのようです。しかし、2022年から1912年の現実はわずか110年先です。これは簡単に考えることにつながる可能性があります、人々は100年の人生の後に何を残しますか？歴史や天文学を学びたい人は、人間はとても小さくて短命であることを理解しなければならないので、限られた人生をいかにうまく活用するかが特に重要です。
1931年の9月18日の事件は日中戦争の始まりでした。それは耐え難い記憶でした。同胞は拷問され、屈辱を与えられましたが、善良な中国の女の子は頑固で、1945年に抵抗戦争に勝ちました。この赤い記憶はそのような：
2022年から1945年=77年と数えましょう、そしてそれはたった77年です。私たちは改革開放によってもたらされた開発の勢いと一国二制度を新中国に向けてため息をつく必要があります。現在の平和とより良い生活は本当に難しいです-勝った。
現代の生活では、テクノロジーは本当に人生をますます美しくします。ますます優れたパフォーマンスを備えた携帯電話、ますます高解像度のカメラ、さまざまな豊富なセンサーが、私たちの生活のあらゆるを明確に記録します。鮮明な画像、鮮明なビデオ画面、鮮明な音声の背後にあるサポートは、センサーハードウェアの継続的な進歩と画像処理アルゴリズムの継続的なアップグレードです。AIアルゴリズムの継続的な改善により、AIアルゴリズムを使用して**「ファジーメモリ」**を修復できるようになり、効果は非常に良好です。聞いたことがあるかもしれませんが清朝的黑白录像彩色化、静态的人像眼睛一眨一眨笑起来了これらはAIの機能です。
GANネットワークは、さまざまなスタイルのポートレートの生成、ポートレートのアニメーション、ヘアスタイルの変更、性別交換後の外観、インド人の場合、大統領は何をするかなど、多くの興味深いことを実行できる非常に興味深いアルゴリズムです。もちろん、ここでのポートレート。
ここではGANアルゴリズムを使用しています。プロジェクトのソースコードが必要な場合は、ここをクリックし。ネットワーク全体のアーキテクチャは次のとおりです。
ネットワークは主に2つのモジュールで構成されています。
- （1）分解モジュール：Unet;
- （2）事前トレーニングGANモジュール：StyleGAN2;
2つのモジュールはチャネルセグメンテーションベースの空間特徴変換（CS-SFT）によって接続され、劣化モジュールは潜在的特徴を事前トレーニングされたStyleGAN2の潜在的特徴空間にマッピングし、マルチ解像度機能はStyleGAN2を粗いものから細かいものに変調します。損失関数従来の敵対的損失に加えて、顔のコンポーネントの損失、アイデンティティの忠実度の損失、および縮退したモジュールの再構築の損失が追加されます。
プロジェクトを取得したら、最初に依存環境をインストールします。
# Install basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR
# use BasicSR for both training and inference
pip install basicsr
# Install facexlib - https://github.com/xinntao/facexlib
# use face detection and face restoration helper in the facexlib package
pip install facexlib
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
# If you want to enhance the background (non-face) regions with Real-ESRGAN,
# you also need to install the realesrgan package
pip install realesrgan
复制代码 次に、クリックしてトレーニング前のウェイトREADME.mdをダウンロードするか、次のコマンドを直接使用できます。
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models
复制代码次に、推論の検証を行うことができます。
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2
复制代码これらのパラメータのいくつかは、次のように説明されています。
Usage: python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2 [options]...
-h show this help
-i input Input image or folder. Default: inputs/whole_imgs
-o output Output folder. Default: results
-v version GFPGAN model version. Option: 1 | 1.2 | 1.3. Default: 1.3
-s upscale The final upsampling scale of the image. Default: 2
-bg_upsampler background upsampler. Default: realesrgan
-bg_tile Tile size for background sampler, 0 for no tile during testing. Default: 400
-suffix Suffix of the restored faces
-only_center_face Only restore the center face
-aligned Input are aligned faces
-ext Image extension. Options: auto | jpg | png, auto means using the same extension as inputs. Default: auto
复制代码いくつかの写真で効果を示しましょう：
ポートレート のぼけ除去効果は依然として非常に良好であることがわかります。
このとき、小さな手を動かして、古い写真を取り出して練習して、効果を見てみてください〜
さて、上記は古い写真を修復するためのAIアルゴリズムを説明する方法を共有しました。私の共有があなたの研究に少し役立つことを願っています。
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