利用AI修复老照片踩坑记录--01安装过程

利用AI修复老照片踩坑记录

0-缘起

在公众号上看到一篇帖子“百年老照片修复算法,那些高颜值的父母!”,介绍了两个Github上的开源项目,一个用来修复照片,一个用来上色,还很贴心的把文件都打包好共享到百度盘里了。想想电脑里的那些8年前扫描的黑白老照片,正好可以修复修复,于是就踩进了一个新坑,这里把碰到的问题记录记录。

1-安装Dlib库

先下载下来按照说明执行,有个找不到文件夹的提示自己建文件夹解决了。再执行一堆报错,并且也没有照片输出。仔细看报错发现缺很多模块,一拍脑袋暗骂自己傻,依赖库都没有装。用requirements.txt文件安装,还是报错仔细看时一个Dlib的库报错。网上搜索基本是说没装cmake库,但是装了还是不行。后来看CSDN上一篇帖子“python如何安装Dlib库(超简单的方法,亲测有效)”感觉靠谱,试了一下果然OK,内容简单记录如下:

  1. 使用pip install Cmake安装Cmake库
  2. 使用pip install boost安装boost库
  3. 下载并VS2019(社区版即可)
  4. 使用pip install dlib安装Dlib库,时间会有点长持续几分钟,成功。

1.1-碰到的新问题

在后面碰到了CUDA问题后,找到家里唯一的英伟达显卡,yoga710上的940MX。在这台笔记本上重新安装一遍时安装到dlib竟然还是不行。仔细看提示cmake似乎没有调用起来。重新安装cmake发现安装了到用户目录的appdata下,还提示需要自己加一下path。加了path也不行,估计和这个问题有关。重新用管理员权限运行cmd,再安装软件看到不会提示安装到个人目录下了,但是新问题是个人用户的源叶不生效了。临时解决办法是每次pip装软件的最后都加一个“ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple” 问题解决,dlib成功安装上了。

2-安装torch库

Dlib库安装成功后,其他库用requirements文件就顺利安装成功。再执行,还是报错,仔细看提示还是有库没有装。找了一下发现“Face_Enhancement”目录下还有一个requirements文件。安装报错,问题主要是在torch库上。网上搜索的内容基本是一个源头,都是说pip源的问题导致下载速度慢,但是我换过源,安装过程看下载也成功了,不是这个问题。再继续找,在博客园的一个帖子“python 安装pytorch 及 安装失败解决办法”中找到解决办法,原来torch要根据系统、CODA情况用不同的命令安装,安装后成功。内容简单记录如下:

  1. 在torch官网 https://pytorch.org/ 上进入一级菜单“Get Started”,也可以直接通过 https://pytorch.org/get-started/locally/ 进入。
  2. 在“START LOCALLY”中根据自己的情况选择,会有命令在“Run this Command”那一行出来。
  3. 把命令复制下来进行安装,成功。
  4. 在python中用import torch,没有报错,测试成功。
  5. 如果报错了,帖子中还有说明,不过我没有碰到就不知道效果了。

2.1-碰到的新问题

在笔记本上安装时,发现下载总是超时。最终没有找到好的解决办法,科学上网解决。

3-CUDA

再执行还是报错,看信息应该是CUDA的配置上错误了。我是AMD的显卡,因此安装torch时CUDA选项选择的是nona,没想到还是不行。看这个开源项目的官方介绍,里面就是在cuda下测试通过了的,看来是没有提供非cuda选项。去查代码,对torch不了解,暂时不知道怎么设置不用CUDA。在家里找出了唯一的英伟达显卡,就是yoga710上的940MX,就在浙商搞了。

在官网找到的只有最新的CUDA11,百度上反而找到了官网历史版本的链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 。(从说明文档中可以看到不同版本的CUDA对驱动版本也有要求。因此先去下载并安装了最新的驱动,这也是费了不少周折,但是后面安装CUDA才知道会自己把驱动更新上来的,所以这一步可以不用费劲了。)

torch支持的版本有9.1,10.1,10.2,我比较喜欢新版本但是11看网上支持起来比较麻烦,作为新手就没有额外找麻烦了。从10.2版本开始安装,报错了。换10.1版本安装,成功。

执行成功了,不报错了,但是每张照片都skip了,我郁闷。看来拿来主义还是不行,再慢慢学学再说吧。再去试试上色的,那个更有用。

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