BFRFT: Simultaneous Blind Face Restoration and Frontalization

초기 설정 ⚙️

1. 전용 Anaconda 가상 환경을 생성한 후 활성화합니다.

conda create -n bfrft python=3.12
conda activate bfrft

2. 핵심 패키지(PyTorch, Torchvision)를 설치합니다.

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. 그 외 필수 패키지를 설치합니다.

pip install -r requirements.txt

모델 추론 🚀

1. 원본 LQ 비정면 얼굴 이미지를 inputs 폴더에 위치합니다.

2. 입력 이미지 전처리(정렬 및 크롭) 코드를 실행합니다. 전처리된 이미지는 preprocessed 폴더에 저장됩니다.

python preprocess.py

3. 모델 추론을 시작합니다. 출력 HQ 정면 얼굴 이미지는 outputs 폴더에 저장됩니다.

python inference.py

참고사항 💡

• 본 모델은 Ubuntu 22.04, CUDA 11.8, RTX A6000 환경에서 개발되었습니다.

• 선택적으로, infer_mode 인자를 통해 가장 사실적이고 정확한 HQ 정면 얼굴 한 개만을 출력할지("one"), 다양한 생김새를 지닌 후보 얼굴 여러 개를 출력할지("many") 지정할 수 있습니다.

• 입력 얼굴 이미지의 품질이 매우 낮은 경우, 전처리 코드의 정렬/크롭이 잘 이루어지지 않을 수 있습니다. 이 경우, preprocessed 폴더 내의 예시 이미지를 참고하여 가능한 유사한 형태로 얼굴 영역을 직접 크롭/정렬해 주세요.

python inference.py --infer_mode [one | many] --sample_num 3