老实说这个和学习没啥关系，就是一个python解决方案的实践。
觉得有趣就试了一下，先上链接：
官方：https://github.com/TencentARC/GFPGAN/blob/master/README.md
这是个高分项目，用于人脸（在逐渐拓展到其他图像类别，如背景）图像修复。如下图：
腾讯 AI 的研究人员提出了他们的新GFP-GAN 模型，以在一次前向传递中实现真实性和保真度的良好平衡。该模型由退化去除模块和预先训练的人脸生成器组成。它们通过直接潜在代码映射连接到使用 CS SFT 层的粗到细通道。CS-SFT 层对分割的特征执行空间调制，并让左侧的特征直接通过以更好地保存信息，从而允许所提出的方法结合生成先验，同时有效地重新训练高保真度。此外，研究人员在局部鉴别器中引入了面部成分损失，以进一步增强感知面部细节和身份保留增益，从而提高整体质量。
需求：
- Python >= 3.7 (Recommend to use Anaconda or Miniconda)
- PyTorch >= 1.7
- Option: NVIDIA GPU + CUDA
- Option: Linux
部署：
1.下代码，有git可以用git 下，没有的就直接下载代码解压缩。解压缩后会有一个GFPGAN-master的文件夹。
2.下载训练库，我这因为不具备CUDA的条件，所以下载的是第一个，下载好后放到\GFPGAN-master\experiments\pretrained_models这个文件夹中，如果要下载其他训练库也是放在这里。
- GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth: （左边链接是训练库1，不需CUDA）No colorization; no CUDA extensions are required. It is still in training. Trained with more data with pre-processing.
- GFPGANv1.pth: （左边连接是训练库2，应该是需要CUDA的）The paper model, with colorization.
3.安装依赖库类（我这是win10环境）：
没有CUDA,在cmd或者powershell里面：
pip install basicsr
pip install facexlib
#然后进入到GFPGAN-master目录里面，这里有个requirements.txt
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
#如果你还要试试修复无头像的背景图片，还要安装下面这个
pip install realesrgan如果你有CUDA，教程里说这样装第一步，其他一样：
# Install basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR
# We use BasicSR for both training and inference
# Set BASICSR_EXT=True to compile the cuda extensions in the BasicSR - It may take several minutes to compile, please be patient
# Add -vvv for detailed log prints
#这里好像是 set BASICSR_EXT=True pip install basicsr -vvv ，或者分开两行
BASICSR_EXT=True pip install basicsr -vvv使用：
将需要修复的图片放到 ：\GFPGAN-master\inputs\whole_imgs，修复完成后图片会在result文件夹里
打开cmd或powershell，输入命令：
python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2等一会就好了
异常解决：
如果你用的是这个命令：
python inference_gfpgan.py --model_path experiments/pretrained_models/GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth --test_path inputs/whole_imgs --save_root results --arch original --channel 1并且报这个错：NameError: name 'fused_act_ext' is not defined
那装个ninja再试试第一种命令就行了：
pip3 install ninja
python inference_gfpgan.py --upscale 2 --test_path inputs/whole_imgs --save_root results还不行就参考 python目录下：\lib\site-packages\basicsr\ops\fused_act\fused_act.py
里面的内容：
# avoid annoying print output
# print(f'Cannot import deform_conv_ext. Error: {error}. You may need to: \n '
# '1. compile with BASICSR_EXT=True. or\n '
# '2. set BASICSR_JIT=True during running')
实际效果展示
