Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

--- улучшаем_старые_фотки [2022/07/15 13:46] – adminoa
+++ улучшаем_старые_фотки [2022/07/15 16:29] (текущий) – adminoa
@@ Строка 40: / Строка 40: @@
 Потребуется:
 — Windows 10-11 последней версии
 — Видеокарта Nvidia с CUDA (у меня rtx 2070), но можно и на CPU только считать!
 — CPU с виртуализацией(практически все сейчас)
 Идем в консоль Powershell под админом
-Ставим WSL
+Ставим WSL:
 wsl --install
-Первый WSL ставит вообще без всяких, но нам нужен второй так что выполняем
+Первый WSL ставит вообще без всяких, но нам нужен второй так что выполняем:
 dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
 Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All
 После последней команды Windows захочет перезагрузиться — это хорошо! Идем в BIOS и включаем виртуализацию пункт:
 Hyper-V у Intel
 SVM mode у AMD
-Возвращаемся в консоль Powershell под админом и делаем
+Возвращаемся в консоль Powershell под админом и делаем:
 wsl --set-default-version 2
 Не дает посылает что-то скачать вот сюда docs.microsoft.com/ru-ru/windows/wsl/install-manual#step-4—download-the-linux-kernel-update-package ну ничего скачиваем и запускаем Пакет обновления ядра Linux в WSL 2 для 64-разрядных компьютеров запускаем пальцем.
-Повторяем
+Повторяем:
 wsl --set-default-version 2
@@ Строка 79: / Строка 89: @@
 nvidia-smi
-Обновляемся
+Обновляемся:
 sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
-Знаю что надо будет GCC ставлю(на самом деле как бы нет, но вдруг эта карта где-то все таки сыграла)
+Знаю что надо будет GCC ставлю(на самом деле как бы нет, но вдруг эта карта где-то все таки сыграла):
 sudo apt install gcc
-Вообще то тут уже какие то ошибки пошли запускал еще перед
+Вообще то тут уже какие то ошибки пошли запускал еще перед:
 sudo apt --fix-broken install
-Ставим CUDA
+Ставим CUDA:
 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
-Смотрим
+Смотрим:
 nvcc --version
 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
@@ Строка 97: / Строка 113: @@
 Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
-Ставим Conda
+Ставим Conda:
 У Python есть проблема или особенность — написанное на одной версии вполне может не работать в других, то же касается разных версий модулей. А конда создает среду для каждой программы с нужными версиями и никакой апдейт их не поломает.
-Скачиваем минималистичную версию Conda
+Скачиваем минималистичную версию Conda:
 wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
 bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh
-На все вопросы отвечаем да при установке
+На все вопросы отвечаем **да** при установке
 Закрываем открываем окно Ubuntu выполняем
 conda config --show
 Что-то показывает значит работает
 Создаем Python окружение для GFPGAN версии 3.7
 conda create --name GFPGAN python=3.7
 Начинает скачивать все нужно и нужно отметить что на скорость ну очень низкая, вину в этом WSL
-Активируем окружение, оно касается только Python’а
+Активируем окружение, оно касается только Python’а:
 conda activate GFPGAN
-Установка GFPGAN
+Установка GFPGAN:
 git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
-идем в папку
+идем в папку:
 cd ./GFPGAN
 надо до установить следующее, пишут создатели GFPGAN
 pip install basicsr
 pip install facexlib
 pip install -r requirements.txt
 python setup.py develop
 pip install realesrgan
-Качаем нейросети
+Качаем нейросети:
 wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P experiments/pretrained_models
 wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v0.2.0/GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth -P experiments/pretrained_models
-Мы сейчас в папке GFPGAN из Windows в неё можно зайти по пути \\wsl$\Ubuntu20.04LTS\home\YOUR_USER\GFPGAN
+==== Как пользоваться? ====
+Мы сейчас в папке GFPGAN из Windows в неё можно зайти по пути \\wsl$\Ubuntu-20.04\home\adminoa\GFPGAN
 Кладем в ней в папку /inputs/whole_imgs/ тестовую фотку и забираем из папки /results/restored_imgs/
-Выполняем по очереди (фотку надо забирать после каждой команды)
+Выполняем по очереди (фотку надо забирать после каждой команды):
 python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.2 -s 2
 python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2
@@ Строка 145: / Строка 185: @@
 Надо обновить torch как тут описано www.codestudyblog.com/cs2112pya/1208055527.html
+pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
+pip3 install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
 в первой команде нейросеть 1.2 которая считает только на CPU, во второй 1.3 считает на CUDA, последняя цифра увеличиваем в 2 раза
@@ Строка 150: / Строка 194: @@
 Впечатляет, нейросеть 1.3 как-то поживее рисует! Если вас не впечатлило то в папке /results/cmp/ есть сравнение лиц! Вот из этого слева, получается вот это справа!
-Usage: python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2 [options]...
+Применение: python inference_gfpgan.py -i inputs/whole_imgs -o results -v 1.3 -s 2 [options]...
   -h                   show this help