1.系统镜像选择 推荐使用腾讯云官方推出的已经安装好Tesla Driver + CUDA的系统镜像,如果自己手动去构建的话会特别的麻烦,而且会出现各种问题,最典型的国内的网络去下载所需要的文件10kb/s的速度直接劝退。 2.搭建GFPGAN的运行环境 官方指导页面 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Python>=3.7(Reco...
◆ V1 - Paper 中对应模型,带彩色。 ◆ V2 - 无着色,不需要CUDA扩展。通过预处理使用更多数据进行训练。 ◆ V3 - 基于V1.2,更自然的恢复结果;在非常低质量 / 高质量的输入上获得更好的结果。 我们这里直接下载 V1.3 对应的 GFPGANv1.3.pth,大小约为 333 M: wgethttps://github.com/TencentARC/GFPGAN...
pipinstall-rrequirements.txt-q%envPYTHONPATH=.:$PYTHONPATH%envCUDA_VISIBLE_DEVICES=0importpaddleimportcv2importnumpyasnpimportsysfromppgan.faceutils.face_enhancement.gfpgan_enhanceimportgfp_FaceEnhancement# 图片路径可以用自己的img_path='test/2.png'img=cv2.imread(img_path,cv2.IMREAD_COLOR)# 这是原...
1.克隆项目:git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git 或者自己下载并解压到GFPGAN-master 2.创建并进入为项目所准备的虚拟环境(我这里环境名叫GFPGAN,在项目之前就已经装了pytorch和cuda了,*空格文件夹名是坏习惯,不要学习~),进入项目所在根目录: 3.1 .安装依赖包(截图这里环境已经装过了,所以显示...
+---+|NVIDIA-SMI525.125.06Driver Version:525.125.06CUDAVersion:12.0||---+---+---+|GPUName Persistence-M|Bus-Id Disp.A|Volatile Uncorr.ECC||Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|Memory-Usage|GPU-Util ComputeM.|||MIGM.||===
回到一开始的miniconda的小窗,输入nvidia-smi,查看你的cuda版本 你会发现有很多版本,下载哪个版本呢? operating system: windows Version: 选你自己的操作系统版本 Installer Type: 安装类型,这里可以选exe离线包,会快些 建议不要安装在C盘 9.下载stable diffusion源码 ...
如果你有条件,还可以选择使用NVIDIA GPU和CUDA来加速计算。这将大大提高训练深度学习模型的速度。 最后,如果你使用的是Linux操作系统,那么你将能够更好地利用这些工具。Linux是一个广泛使用的操作系统,它为科研人员提供了丰富的软件和工具。许多流行的科学计算和机器学习软件都支持Linux操作系统。
核心功能: - 实用的真实人脸修复算法 - 基于预训练的人脸 GAN,可以处理真实世界中的各种人脸修复任务 - 提供了多个预训练模型,可以适应不同的输入质量和需求 - 支持增强非人脸区域(背景)的修复效果 - 提供干净版本的 GFPGAN,无需 CUDA 扩展 (举报)
GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth: No colorization; no CUDA extensions are required. It is still in training. Trained with more data with pre-processing. GFPGANv1.pth: The paper model, with colorization. You can find more models (such as the discriminators) here: [Google Drive], OR [Tencent ...