一 GFPGAN 介绍
GFPGAN 是一个由腾讯 ARC 团队开发的用于人脸图像生成和优化的 GAN 模型。在github可以找到开源的代码，它由两个主要模块组成：
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退化移除模块 (U-Net)：用于从低分辨率、低质量的人脸图像中恢复出高质量的人脸图像。
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生成式脸部先验模块 (StyleGAN2)：用于生成高分辨率、逼真的人脸图像。
GFPGAN 的工作原理是首先使用退化移除模块来恢复出高质量的人脸图像。然后，使用生成式脸部先验模块来生成高分辨率、逼真的人脸图像。
GFPGAN 具有以下优点：
- 能够生成高分辨率、逼真的人脸图像。
- 能够对已有的人脸图像进行增强和优化，例如去除皱纹、瑕疵，增强肤色等。
- 能够控制生成图像的风格和特征，例如改变年龄、性别、肤色等。
GFPGAN 已在多个人脸图像生成和优化任务上得到了验证，并取得了良好的效果。
GFPGAN 具有广泛的应用前景，可用于以下场景：
- 人脸合成
- 人脸美化
- 人脸识别
- 人脸动画
- 虚拟现实/增强现实
二 GFPGAN 项目搭建
下拉代码：
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git安装项目依赖组件
pip install basicsr
pip install facexlib
pip install -r requirements.txt下载数据模式https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth
下载后的文件放在位置 experiments/pretrained_models/目录，如下图：
三 GFPGAN 运行项目
python.exe inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2运行报错解决：
由于采用默认安装，torchvision没有指定版本这与官方的不一致，需要修改以下源码：
#from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale
# 上面代码引入模块不存在，现变更为如下：
from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale修改后如下图：
首次运行要联网，还会下载数据模型，不然会报错如下图：
如查不联网可以手工下载保存到相应的位置即可，如下图：
上图中可以看到运行成功。
GFPGAN 自带照片修复后的效果图如下：
