Live Debian System 安裝使用 CodeFormer

目前人工智慧（AI）已有越來越多的應用，而CodeFormer是一種人工智慧數位臉部修復工具，一般可以在其官網上傳照片，它會修復後讓你下載，但傳過一次曠日費時，還好它是開源軟體，於是將其安裝到自己的電腦中，便可以批次處理，不過事涉大量運算，有獨顯速度會快些，沒有的就只能用CPU硬解。

如果原稿臉部夠大張（最好512×512像素以上），其還原程度相當不錯，有針對臉部一般修復、精細修復、上色、破碎還原等，個人覺得蠻自然傳神的。它也可以針對影片做臉部修復，但更耗資源我就不試了，有興趣的可以將你的照片丟到網站上試試看。

CodeFormer專案：

https://github.com/sczhou/CodeFormer

先 https://repo.anaconda.com/archive/ 下載 anaconda 2024.06-1 版（挑選 Linux x86_64）＊＊CodeFormer 建議 Python 3.8~3.11，太新的可能會出問題！！
安裝必要的軟體：

sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

3. 安裝Anaconda（使用者為emer）

chmod +x Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.shbash ./Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

[Enter] 觀看版權聲明，[空白鍵]翻頁，按[q]離開
Do you accept the license terms? [yes|no] -> [yes]
Anaconda3 will now be installed into this location:/home/emer/anaconda3 -> [Enter]
Do you wish to update your shell profile to automatically initialize conda? -> [no]

在 /etc/profile 新增 export PATH=/home/emer/anaconda3/bin:$PATH 到最後一行

sudo pluma /etc/profile

使環境變數生效及初始化、更新：

source /etc/profile
conda init
conda config --set auto_activate_base false
sudo $(which conda) update -n base -c defaults conda

安裝 PyTorch: https://pytorch.org/get-started/locally/ 如果有獨顯可以自行挑選，沒有獨顯只能用CPU運算就挑選如下圖，執行紅框內指令：

pip3 install torch torchvision torchaudio (獨顯)

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu (CPU)

4. 安裝 CodeFormer

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer
cd CodeFormer
pip3 install -r requirements.txt
python basicsr/setup.py develop
python scripts/download_pretrained_models.py facelib
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer

使用 CodeFormer:

將一個批次檔（ex: aiphoto）放置於 /usr/local/bin 內容如下：

cd $HOME/CodeFormer
source /etc/profile
python inference_codeformer.py -w 0.7 --face_upsample --bg_upsampler realesrgan --input_path $HOME/old
mv $HOME/CodeFormer/results/old_0.7/final_results/* $HOME/桌面
rm $HOME/old/*

在家目錄中開一個 old 目錄，將要優化的照片丟到裡面，然後執行 aiphoto 即可，完成後優化照片會移到桌面上。（使用內建指令 ai1photo, ai2photo, ai3photo 優化細節越來越高，完成後照片放置於 aiphoto 資料夾）

如果有 Nvidia 顯卡，運算速度將會加快許多，方法如下：（以使用 LDS1.x 為例），注意！核心要使用 Debian 標準版核心以免編譯失敗。

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install nvidia-detect nvidia-driver firmware-misc-nonfree

作業系統會自動將 Nvidia 支援加入核心中，重新開機即可生效，再跑看看會發現速度加快非常多。

For cropped and aligned faces (512×512)

python inference_codeformer.py -w 0.5 --has_aligned --input_path [image folder]|[image path]

For whole image

Add ‘–bg_upsampler realesrgan’ to enhance the background regions with Real-ESRGAN

Add ‘–face_upsample’ to further upsample restorated face with Real-ESRGAN

python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path]

For Windows/Mac users, please install ffmpeg first

conda install -c conda-forge ffmpeg

For video clips

Video path should end with ‘.mp4’|’.mov’|’.avi’

python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path [video path]

For cropped and aligned faces (512×512)

Colorize black and white or faded photo

python inference_colorization.py --input_path [image folder]|[image path]

For cropped and aligned faces (512×512)

Inputs could be masked by white brush using an image editing app (e.g., Photoshop)

(check out the examples in inputs/masked_faces)

python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]

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