PULSE：基于StyleGAN的图像增强工具

PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models）是一种基于生成模型（StyleGAN）的自监督照片放大工具。它的特别之处在于，通过在生成模型的潜在空间中搜索，PULSE可以生成逼真的高分辨率图像，而不是简单地插值图像的像素。这意味着即使是低分辨率输入图像，PULSE也可以通过生成与原图匹配的高分辨率版本，提供更自然的视觉效果。

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PULSE的主要作用是根据给定的低分辨率图像生成一组看起来真实的高分辨率图像，这些图像经过下采样后与输入图像一致。因此，它不仅是单纯的分辨率放大器，还可以在图像细节生成上有所表现。

如何使用PULSE？

使用PULSE并不复杂，但你需要确保系统环境合适，特别是GPU支持CUDA。以下是具体步骤：

1. 安装前提条件

你需要先安装一些基础工具：

安装CMake（因为PULSE依赖dlib进行面部对齐处理）
确保你的系统上已经安装了CUDA（PULSE依赖CUDA进行加速），且拥有兼容的GPU。
对于Python依赖，推荐使用Conda来创建一个虚拟环境。

在Linux或Windows上创建Conda环境的命令如下：

    
    conda create -f pulse.yml

对于Windows用户，还可以通过以下命令激活环境：

    
    conda env create -n pulse -f pulse.yml
conda activate pulse

有时候，某些依赖会因为版本问题报错，比如readline。如果遇到这种情况，可以编辑pulse.yml文件，删除有问题的依赖项，重新运行环境创建命令。

2. 数据准备

PULSE对输入的数据有特定要求，默认的输入路径是./input/。这个文件夹中的图像需要是已经对齐并降采样后的面部图像。如果你的数据还未准备好，可以将未处理的图像放在realpics文件夹中，运行align_face.py来自动完成对齐和降采样。

github_ai_tool_pulse_2

需要注意的是，如果原始图像本身分辨率已经很低，进一步降采样可能会丢失更多的细节信息。因此，建议使用双三次插值法先将图像放大到合适的分辨率（通常是1024x1024），再让align_face.py来处理降采样。

3. 应用PULSE

当你的数据准备好之后，就可以运行PULSE了。主要的脚本是run.py，在此脚本中，你可以设置各种参数，比如生成图像的数量、分辨率等。下面是一些常用命令行参数的示例：

    
    python run.py --input ./input/ --output ./output/

--input指定输入文件夹路径，--output指定输出高分辨率图像的存储路径。你还可以根据需求修改其他参数，比如调整生成图像的数量、优化迭代的次数等。

注意事项

PULSE生成的图像不是原图的“重建”。它通过StyleGAN生成的面孔是不存在的，即便输入的图像是经过模糊处理的面部，PULSE生成的图像也不会帮助识别这些面孔。因此，PULSE无法用于人脸识别或去模糊。
偏见问题。我们意识到生成模型存在一定的偏见，为此，我们在论文中新增了一个部分，专门讨论这一问题。同时，PULSE的模型卡也涵盖了偏见方面的细节，用户可以进一步了解相关内容。
Google Drive资源限制。初次运行PULSE时，会自动从Google Drive下载预训练模型。如果因为流量限制导致下载失败，可以将文件上传至你自己的Google Drive并使用新的URL替换align_face.py和PULSE.py中的ID链接。

在我看来，PULSE是一个非常有趣的工具，特别是它的生成方式和传统的图像增强方法不同，让低分辨率的照片变得“有生命力”。虽然它不能真实还原模糊图像，但生成的高清图像确实让人惊艳。如果你需要在处理低分辨率照片时得到更为逼真的结果，那么PULSE会是一个很不错的选择。