تعزيز الصور القديمة أو منخفضة الجودة في comfyui. تشمل الميزات الاختيارية إزالة الخدش الأوتوماتيكية وتعزيز الوجه. يتطلب تثبيت عدد من نقاط التفتيش الصغيرة و VAEs.
استنادًا إلى Microsoft/إحضار الظهارة القديمة إلى الحياة.
قبل التثبيت ، تأكد من تنشيط أي بيئة افتراضية وإذا لزم الأمر ، فأعزف Python المستهدف القابل للتنفيذ قبل أمر PIP.
cd ./ComfyUI-Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/
path t o p ython.exe pip install -r requirements.txt --upgradeمطلوب أيضًا Pytorch و Torchvision ، ولكن يجب تثبيته بالفعل. (انظر ريبو Comfyui الرئيسي للحصول على تفاصيل التثبيت.)
قد تواجه مشكلات أثناء محاولة تثبيت DLIB على Windows. فيما يلي بعض الحلول الممكنة:
قد تحتاج إلى تثبيت CMake بالفعل على نظامك وإضافة CMakebin إلى طريقك لبناء DLIB.
path t o p ython.exe -m pip install easydict matplotlib opencv-python scikit-image scipy
path t o p ython.exe -m pip install cmake
path t o p ython.exe -m pip install dlib==19.24.1بدلاً من ذلك ، لدى بعض الأشخاص عجلات تم إنشاؤها مسبقًا لـ DLIB ، ومع ذلك ، قد لا يكون هناك أي مبني مع نسختك من Python.
pathtopython.exe -m pip install pathtodlib.whl
تنزيل - نماذج BOPBTL
قم بتعيين device_ids كقائمة مفصولة مفصولة بمعرفات الجهاز (أي 0 أو 1,2 ). استخدام -1 ل CPU.
مكان في models/vae/ .
استخراج النماذج التالية ووضعها داخل models/vae/ .
استخراج النماذج التالية ووضعها داخل models/checkpoints/ .
استخراج النماذج التالية ووضعها داخل models/checkpoints/ .
Download - mate_predictor_68_face_landmarks.dat
استخراج النماذج التالية ووضعها داخل models/facedetection/ (دليل مخصص).
تنزيل - نماذج تحسين الوجه
استخراج النماذج التالية ووضعها داخل models/checkpoints/ .
قم بتعيين device_ids كقائمة مفصولة مفصولة بمعرفات الجهاز (أي 0 أو 1,2 ). استخدام -1 ل CPU.
قد يفشل تشغيل النماذج إذا لم تكن أبعاد الصورة مضاعفة من 8 أو 16 بكسل (يعتمد على النموذج المستخدم).
@inproceedings { wan2020bringing ,
title = { Bringing Old Photos Back to Life } ,
author = { Wan, Ziyu and Zhang, Bo and Chen, Dongdong and Zhang, Pan and Chen, Dong and Liao, Jing and Wen, Fang } ,
booktitle = { Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition } ,
pages = { 2747--2757 } ,
year = { 2020 }
} @article { wan2020old ,
title = { Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation } ,
author = { Wan, Ziyu and Zhang, Bo and Chen, Dongdong and Zhang, Pan and Chen, Dong and Liao, Jing and Wen, Fang } ,
journal = { arXiv preprint arXiv:2009.07047 } ,
year = { 2020 }
}تخضع الرموز والنموذج المسبق في هذا المستودع تحت ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كما هو محدد في ملف الترخيص. نستخدم مجموعة البيانات المسمى لتدريب نموذج الكشف عن الخدش.
اعتمد هذا المشروع رمز سلوك المصدر المفتوح Microsoft. لمزيد من المعلومات ، راجع مدونة الشهادة الأسئلة الشائعة أو الاتصال بـ [email protected] مع أي أسئلة أو تعليقات إضافية.
