Face-SPARNet: 人脸超分辨率开源项目教程
2025-05-20 20:03:42作者:蔡怀权
1. 项目介绍
Face-SPARNet是一个基于PyTorch的开源项目,用于实现人脸超分辨率技术。该项目提出了一种新的学习方法——学习空间注意力的超分辨率,旨在通过空间注意力机制提升低分辨率人脸图像的清晰度。项目基于CycleGAN框架,并进行了扩展和优化,以实现更高质量的图像重建。
2. 项目快速启动
环境准备
- 操作系统:Ubuntu 18.04
- CUDA版本:10.1
- Python版本:3.7
- 安装依赖:
pip3 install -r requirements.txt
克隆项目
git clone https://github.com/chaofengc/Face-SPARNet.git
cd Face-SPARNet
下载预训练模型和数据集
从提供的链接下载预训练模型和数据集,并将它们分别放置在./pretrain_models
和./test_dirs
目录下。
测试预训练模型
项目提供了test.sh
脚本,用于测试预训练模型。以下是测试命令的一个示例:
bash test.sh
在测试时,请注意:
- SPARNet模型用于将16x16的低分辨率人脸图像超采样到128x128。
- SPARNetHD模型用于增强低质量的人脸图像,生成512x512的高质量输出。
- 使用
--dataroot
指定测试输入目录。 - 使用
--save_as_dir
指定结果保存路径。
训练模型
训练模型的命令可在train.sh
脚本中找到。训练之前,请确保下载了CelebA和FFHQ数据集,并根据实际情况修改--dataroot
路径。以下是一个训练命令的示例:
bash train.sh
在训练时,请注意:
- 对于SPARNet模型,从CelebA数据集中直接裁剪人脸进行训练。
- 对于SPARNetHD模型,至少需要25GB内存来训练批次大小为2的模型。
- 使用
--name
选项为不同的实验设置名称。 - 使用
--gpus
指定用于训练的GPU数量。
3. 应用案例和最佳实践
- 单张图像的人脸增强:项目提供了
test_enhance_single_unalign.py
脚本,用于对单张图像进行人脸增强和校准。 - 性能比较:项目对比了2D和3D注意力机制在不同模型上的性能,提供了模型参数和指标的比较。
4. 典型生态项目
Face-SPARNet项目是基于CycleGAN框架开发的,因此与CycleGAN相关的项目都可视作其生态系统的一部分。此外,该项目也受到DICNet项目的启发,可以在研究和实践中参考这两个项目的结合使用。
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