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近期文生图wav2lip很火文生图见识的太多不多说了。wav2lip其通过语音驱动唇部动作并对视频质量进行修复里面一般涉及到三个步骤文本到语音转化语音驱动唇部动作图像质量修复。最后一步骤涉及到图像质量修复考虑到之前做过基于GFP-GAN相关的工作在此总结汇总下。本文主要介绍腾讯在人像复原、超分等方面的佳作 GFP-GAN。在 wav2lip 中扮演视频质量判别器的任务负责对嘴唇修复后的图像帧进行质量修复提供更高质量的视频效果。虽然是三年前的成果目前来看效果依然还是十分不错的。OK让我们开始吧。
一、环境搭建
conda create -n GFPGAN python3.7
conda activate GFPGAN
# 克隆源码
git clone GitHub - TencentARC/GFPGAN: GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.
cd GFPGAN
# 安装 basicsr训练和测试中都需要用到
pip install basicsr -i Simple Index
# 安装facexlib用于人脸检测以及人脸重建的助手
pip install facexlib -i Simple Index
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
# 安装realesrgan包用于增强没有人脸情况下的背景项目刚好需要就安装了
pip install realesrgan -i Simple Index
#模型下载
https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth
二、测试
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.4 -s 2
测试效果如下
