如何贡献GPEN社区？魔搭ModelScope上传流程指南
GPEN人像修复增强模型镜像
本镜像基于GPEN人像修复增强模型构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。
1. 镜像环境说明
| 组件 | 版本 |
|---|---|
| 核心框架 | PyTorch 2.5.0 |
| CUDA 版本 | 12.4 |
| Python 版本 | 3.11 |
| 推理代码位置 | /root/GPEN |
主要依赖库：
facexlib: 用于人脸检测与对齐basicsr: 基础超分框架支持opencv-python,numpy<2.0,datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1sortedcontainers,addict,yapf
2. 快速上手
2.1 激活环境
conda activate torch252.2 模型推理 (Inference)
进入代码目录并使用预置脚本进行推理测试：
cd /root/GPEN使用下面命令进行推理测试，可以通过命令行参数灵活指定输入图片。
# 场景 1：运行默认测试图 # 输出将保存为: output_Solvay_conference_1927.png python inference_gpen.py # 场景 2：修复自定义图片 # 输出将保存为: output_my_photo.jpg python inference_gpen.py --input ./my_photo.jpg # 场景 3：直接指定输出文件名 # 输出将保存为: custom_name.png python inference_gpen.py -i test.jpg -o custom_name.png推理结果将自动保存在项目跟目录下，测试结果如下：
3. 已包含权重文件
为保证开箱即用及离线推理能力，镜像内已预下载以下模型权重（如果没有运行推理脚本会自动下载）：
- ModelScope 缓存路径：
~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement - 包含内容：完整的预训练生成器、人脸检测器及对齐模型。
4. 常见问题
- 数据集准备：官网训练数据为 FFHQ 公开数据集。本算法采用监督式的训练，因此需要事先准备好高质-低质的数据对，推荐使用RealESRGAN、BSRGAN等降质方式进行低质数据生成。
- 训练：提供训练数据对的读取地址，设置好需要的分辨率版本（推荐512x512），调整生成器和判别器的学习率以及总epoch数，即可开始训练。。
5. 参考资料
- 官方仓库：yangxy/GPEN
- 魔搭社区地址：iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement
6. 引用 (Citation)
@inproceedings{yang2021gpen, title={GAN-Prior Based Null-Space Learning for Consistent Super-Resolution}, author={Yang, Tao and Ren, Peiran and Xie, Xuansong and Zhang, Lei}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, year={2021} }获取更多AI镜像
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