1小时1篇文学会用python进行AI修复！

Jack_Cui

发布于 2022-01-08 09:30:19

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发布于 2022-01-08 09:30:19

文章被收录于专栏：Jack-Cui

大家好，我是 Jack。

上两天，「AI修复五四运动现场」热搜大家看到了吗？

热搜1.8亿+阅读，5.1万+讨论。利用 AI 技术，修复五四运动现场。

这个就是3月初，央视的工作人员找我谈的合作项目之一，当时还发了个吹水文。

差点上央视

后来，这个项目另外一个up主做了。显而易见的是，越来越多的企业，在结合 AI 做一些有意义的创新。

所以，想从事算法工程师的工作，那就放心大胆地去学、去准备，不要被知乎这类问题所困扰：

要知道，这类问题从2017年就开始了。

这两年，又流行了新词「内卷」，好家伙，啥都可以内卷了。

不信，可以用知乎去搜下，程序员内卷、算法内卷、后端内卷，啥都可以卷，一搜一大把。

有能力的人，根本不会因为内卷而找不到工作，提高核心竞争力才是关键。

这些所谓的「内卷」，也是我国快速发展带来的结果，各行各业都是如此。

成为卷王之王，我们都有光明的未来。

AI修复

话题有些跑偏，我们回归正题： AI 修复。

这篇算是科普文了，介绍下「AI修复五四运动现场」用到了哪些 AI 技术。

这些老图片，老视频的资料都是黑白的，有的画面还有磨损，并且老视频帧率略低。

针对这几个特点，主要采用三样算法即可：

着色算法：将黑白图片转为彩色图片;
修复算法：修复磨损画面；
帧插算法：提高视频帧率

着色算法

着色算法，是整个处理流程的核心。

着色算法有很多种，其中比较出名，我经常用的是 DeOldify。

DeOldify 不仅可以对图片着色，其实本身也具有一定的修复画面的能力。

曾经上过热搜的修复百年前老北京的影像，就是用的这个算法。

19世纪80年代的巴黎。

DeOldify 就是一种对抗生成网络的应用。

其原理是使用 NoGAN 技术，结合了 GAN 训练的优点，比如出色的着色效果，同时也消除了一些副作用，比如画面着色不稳定、闪烁的现象。

NoGAN 生成器进行了预先训练，使其利用常规损失函数，变得更强大、更快、更可靠。

项目地址：

https://github.com/jantic/DeOldify

需要配置的上文一样，安装一些库，然后下载模型权重文件。

项目工程页里详细说明了下载哪些文件，需要安装什么。

配置好后，在工程目录编写如下代码：

#NOTE:  This must be the first call in order to work properly!
from deoldify import device
from deoldify.device_id import DeviceId
#choices:  CPU, GPU0...GPU7
device.set(device=DeviceId.GPU0)

import torch

if not torch.cuda.is_available():
    print('GPU not available.')
    
import fastai
from deoldify.visualize import *
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, message=".*?Your .*? set is empty.*?")

colorizer = get_image_colorizer(artistic=True)

colorizer.plot_transformed_image("test_images/1.png", render_factor=10, compare=True)

test_images/1.png 为要上色的图片，运行程序，就可以实现为黑白照片上色。

模型、代码、素材都已打包，工程下载地址。

网盘下载链接（提取码：jack）：

https://pan.baidu.com/s/17sma_a1ICJMY07KLnDpiww

打开 Jupyter 直接运行 run.ipynb 文件即可，生成的结果保存在 result_images 文件夹中。

除了处理图片，视频着色也不在话下。

修复算法

如果着色算法，例如 DeOldify，着色和修复的效果已经不错了，其实就不必加修复算法了。

但是如果效果不佳，那就可以再单独加个修复算法。

比较出名的是，微软 2020 年最新的一篇 CVPR 文章：「Bringing Old Photo Back to Life」。

作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到隐空间，并在隐空间进行图像恢复操作。

可以看下修复效果：

关于该算法的原理，我出过教程，可以直接看这个：

百年老照片修复算法，那些高颜值的父母！

项目地址：

https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

项目依赖于「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」，按照教程配置即可。

第一步，clone 工程：

git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

第二步，进入工程目录，clone 依赖项目：

cd Face_Enhancement/models/networks/
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
cd ../../../

cd Global/detection_models
git clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch
cp -rf Synchronized-BatchNorm-PyTorch/sync_batchnorm .
cd ../../

第三步，下载预训练模型。

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 ../

然后分别下载 Global 和 Face_Enhancement 的训练好的模型，并解压，放在对应目录下。

可以下载我打包好的工程，模型、代码、素材，都打包好了。

网盘链接（提取码：jack）：

https://pan.baidu.com/s/1jVjd8dS0j0AnWeFI-7l-eA

使用方法：

没有裂痕的图像修复，就是图片不清晰，可以用如下指令：

python run.py --input_folder [test_image_folder_path] \
              --output_folder [output_path] \
              --GPU 0

将你想修复的图片放到 test_image_folder_path 目录下（自己指定），生成的图片会放到 output_path 目录中。

对于裂痕的图片，需要额外增加一个参数，指令如下：

python run.py --input_folder [test_image_folder_path] \
              --output_folder [output_path] \
              --GPU 0 \
              --with_scratch

这里需要注意的是，指定的路径需要使用绝对路径。