applied to extent 1D resample kernel to 2D resample kernel. Default: (1, 3, 3, 1). decoder_load_path (str): The path to the pre-trained decoder model (usually, the StyleGAN2). Default: None. fix_decoder (bool): Whether to fix the decoder. Default: True. num_mlp (int): La...
在完成基础镜像构建之后,可以从网盘下载 models.zip[12](如果地址失效,请前往项目 issue 反馈)。模型应用运行需要的所有模型都在这里了,下载完毕后,解压缩模型压缩包,将gfpgan、model两个目录放置到项目的根目录中,完整的项目结构是这样的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ├── docker ├─...
py --data_root ./dataset --model gfpganv2 其中,--data_root参数指定数据集所在的路径,--model参数选择使用的模型版本(如gfpganv2)。 使用模型:训练完成后,可以使用生成的模型对图像进行修复与增强。可以通过命令行执行以下命令: python inference.py --model_path ./models/gfpganv2.pth --input_path ./...
Run GFPGAN created by tencentarc, the #1 AI model for Practical Face Restoration. Restore old photos or AI generated faces with GFPGAN.
直接将下载好的 .pth 的模型全路径传给 model_path 即可,除此之外 gfpgan/weights 下面还需要下载两个辅助的 .pth 模型,这里需要等代码执行完毕,如果中途退出下载再运行会在加载时报模型文件异常: RuntimeError: unexpected EOF, expected xxx more bytes. The file might be corrupted. ...
g = GFPGANer(model_path='path_to_gfpgan_model', upscale=2, channels=3) image = cv2.imread(image_path) output = g.enhance(image) cv2.imwrite(output_path, output) C# 调用Python脚本:在C#中使用System.Diagnostics.Process类来执行Python脚本,并传递必要的参数。 using System.Diagnostics; public vo...
python inference_gfpgan.py --model_path experiments/pretrained_models/GFPGANv1.pth --test_path inputs/cropped_faces --save_root results 其中,各个参数的意义如下: **model_path** : 使用的模型的位置。 **test_path** : 需要转换的老照片的路径。
Wav2Lip-GAN是一种基于生成对抗网络(GAN)的语音到唇形的转换模型。https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 基本原理是使用语音信号和人脸图像来训练一个生成器网络,该网络可以将输入的语音信号转换为对应的唇形。 该模型包括两个子网络: 一个是语音识别网络,用于将语音信号转换为文本; ...
Model Zoo 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...
Breadcrumbs GFPGAN / PaperModel.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 76 lines (53 loc) · 2.76 KB Raw Installation We now provide a clean version of GFPGAN, which does not require customized CUDA extensions. See here for this easier installation. If you want want to use th...