14.8K Star火爆全网!!!微软开源,一键翻新老照片

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

1. 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


• 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 ../../..


• 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 ..


• 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 ../


• 在项目根目录下安装所需的依赖库。

  pip install -r requirements.txt


• 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。    

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。

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