GFPGAN 跨平台部署与人脸图像修复实战指南

安装完成后，先测试模块是否能正常加载：

python -c "import gfpgan; print('GFPGAN 模块加载成功')"

测试图像准备

项目提供的测试图像位于 inputs/whole_imgs/ 目录，包含多种类型的待修复人脸图像。

推理功能验证

执行以下命令即可开始测试，注意参数 -v 指定模型版本，-s 控制缩放倍数：

python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2

实用操作指南

基础使用命令

常用参数如下，可根据实际需求调整路径和版本：

# 基础修复命令
python inference_gfpgan.py -i 输入路径 -o 输出路径 -v 1.3 -s 2
# 参数说明
# -i: 输入图像或文件夹路径
# -o: 输出结果保存目录
# -v: 模型版本（推荐使用 1.3）
# -s: 超分辨率缩放倍数

高级应用技巧

针对特定场景，可以启用批处理或指定输出格式：

# 单批次处理模式
python inference_gfpgan.py -i inputs -o results --batch_size 1
# 指定输出格式
python inference_gfpgan.py -i inputs -o results -ext png
# 中心人脸优先处理
python inference_gfpgan.py -i inputs -o results --only_center_face

常见错误排查

内存溢出问题

如果遇到显存不足，尝试减少批处理大小或切换至 CPU 模式：

# 减少批处理大小
python inference_gfpgan.py -i inputs -o results --batch_size 1
# 切换至 CPU 模式
CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python inference_gfpgan.py -i inputs -o results

依赖冲突处理

建议使用虚拟环境隔离依赖，避免污染全局环境：

# 创建虚拟环境
python -m venv gfpgan_env
# Linux/Mac 激活
source gfpgan_env/bin/activate
# Windows 激活
gfpgan_env\Scripts\activate
# 重新安装依赖
pip install -r requirements.txt

CUDA 可用性检查

确认显卡驱动和 CUDA 环境是否正常：

# 验证 CUDA 是否可用
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# 查看 CUDA 版本信息
nvidia-smi

性能调优策略

GPU 加速配置

• 确保安装最新版 CUDA Toolkit 和 cuDNN
• 升级 NVIDIA 显卡驱动至最新版本
• 考虑使用 TensorRT 进行推理加速

内存优化技巧

• 调整 bg_tile 参数控制内存使用
• 对于低配置设备选择较小模型版本
• 大型图像集建议分批次处理

批量处理方案

脚本化批量处理能显著提升效率：

# 多文件夹批量处理
for folder in dataset1 dataset2; do
  python inference_gfpgan.py -i $folder -o results_$folder -v 1.3
done

掌握上述部署流程后，您已具备 GFPGAN 的完整安装配置能力。该工具不仅适用于老照片修复，还可应用于低分辨率人脸图像增强、模糊人脸清晰化等多种场景。建议定期关注项目更新，以获取最新的模型优化和功能增强。