翻开家里的的相片册，可以看到每张照片都是那么的弥足珍贵，特别是很久以前的照片，都是美好的回忆，还有那些年错过的场景，都被记录下来了，不过可惜的是，随着时间的流逝，照片可能泛黄，出现划痕，画质损失等等，那么这时候，如果可以让这些老旧的照片修复回来，那就忒棒啊！

如何使用呢？今天小编和你一起玩一下，把旧照片修复清晰。

在此之前，确保你的电脑有：

Python3的运行环境

GPU或着CPU

首先将微软的「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」库 clone 到本地：

git clone https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.git

接着进入项目文件，进入 「Face_Enhancement/models/networks/」，把「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」clone下来：

clone https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch

同样的，在「Global/detection_models」下同步下载 「Synchronized-BatchNorm-PyTorch」：

进入 「Face_Enhancement」，使用 wget 命令下载地标检测预训练模型：

wget http://dlib.net/files/shapepredictor68facelandmarks.dat.bz2

接着解压：

bzip2 -d shapepredictor68facelandmarks.dat.bz2

进入「Face_Enhancement」，使用 wget 下载：

wget https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/oldphoto/pretrain/FaceEnhancement/checkpoints.zip

接着解压一波：

unzip checkpoints.zip

进入 「Global」，下载：

wget https://facevc.blob.core.windows.net/zhanbo/old_photo/pretrain/Global/checkpoints.zip

同样解压一波：

unzip checkpoints.zip

python3 -m venv .venv

source .venv/bin/activate

pip3 install -r requirements.txt

至此，我们该安装都特么安装完成了，接下来就可以使用了。

我们可以创建两文件夹，分别用来存放旧照片和生成的修复照片：

比如你要修复这样的旧照片：

把它放进 「old」文件夹中，然后使用这样的命令进行修复：

python run.py --inputfolder [旧照片的文件夹路径] --outputfolder [新照片的文件夹路径] --GPU 0

像这样：

这时候在 「out」中就可以得到修复好的照片了：

打开可以看到新的照片：

是不是清晰了很多？

当然你也可以批量修复，把旧照片都放入你创建的 old 文件夹就可以。

使用方式和刚刚的命令一样，只不过我们需要在命令后面添加 「--with_scratch」。

删除刚刚 out 下生成的文件：

rm -rf test/out/*

修复：

python run.py --inputfolder [旧照片的文件夹路径] --outputfolder [新照片的文件夹路径] --GPU 0 --with_scratch

得到的效果就是这样的：

写到这里，小编在淘宝搜了一下「老照片修复」，这...商机啊！

Python还是很有趣的，赶紧一起来学吧！欢迎在留言区吱一声哦！

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