逆天工具一键修复图片，视频去码。本地部署超详细！！

本文主要是介绍逆天工具一键修复图片，视频去码。本地部署超详细！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

上一篇文章：逆天工具一键修复图片，视频去码。简直不要太好用！-CSDN博客

根据上一篇文章展示的效果，本文章主要讲如何部署本地github开源项目。博主走了无数弯路，最后精化下来的步骤，超级详细！！！！ 

一、确保需要的环境依赖

1、python>=3.8

官网地址：https://www.python.org

检查是否安装成功：python --version

2、git环境没有具体版本要求

官网地址：https://git-scm.com

检查是否安装成功：git --version

3、Pytorch >= 1.7.1

官网地址：https://pytorch.org/get-started/locally/

检查是否安装成功：先输入python，在输入import torch
print(torch.__version__)

4、CUDA >= 10.1

通过终端输入nvidia-smi

二、下载开源项目

开源项目地址：https//github.com/sczhou/CodeFormer?tab=readme-ov-file

1、创建一个新文件夹（我创建的是solftware），cmd一下，输入以下命令

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer

2、下载完成后，进入根目录

cd CodeFormer

3、 下载相关项目依赖

pip3 install -r requirements.txt

python basicsr/setup.py develop

 三、下载训练模型

1、下载facelib模型

python scripts/download_pretrained_models.py facelib

2、下载codeformer模型

python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

四、如何使用

🧑🏻面部修复（裁剪和对齐的脸部）

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]

🖼️ 整体图像增强

python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path]

🎬 视频增强

conda install -c conda-forge ffmpeg

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [video path]

🌈 脸部着色（裁剪和对齐的脸部）

python inference_colorization.py --input_path [image folder]|[image path]

🎨 面部修饰（裁剪和对齐的面部）

python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]

以🌈 脸部着色为例

1、此路径下放的是需要操作的图片

2、进入codeformer终端，输入🌈 脸部着色的代码

python inference_colorization.py --input_path+存放图片路径

3、在路径下可以找到你的处理结果

每个功能的结果都在这个目录下

总结

如果本地部署出现了问题，可以评论区评论喔！！！下一篇将会出部署出现的常见问题，欢迎大家讨论点赞收藏！！！！！

这篇关于逆天工具一键修复图片，视频去码。本地部署超详细！！的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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