概要

画像ファイルに写っている人の顔をきれいに復元するための、実用的なアルゴリズム「GEPGAN」について、今回は紹介しようと思います。

こちらの「GEPGAN」は、事前にトレーニングされた FACE GAN（StyleGAN2 などを利用）にカプセル化された多様な情報を活用して、ブラインドされた顔の復元処理を実行しているということです。

利用手順

オンライン上のデモを利用したい場合は、以下をクリックして試してみてください。

以下のコマンドより、リポジトリをクローンします
```
git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
cd GFPGAN
```

依存パッケージをインストールします

pip install basicsr
pip install facexlib
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
pip install realesrgan

今回はオンラインデモから動作確認をしてみました！

Huggingface を試してみたのが下の画像です。

元の画像と比較しても、顔部分がきれいに描画され、顔部分がトリミングされていることが分かります。

次に、Replicate.ai を試してみます。

左側の画像が元画像、右側の画像が顔部分についてきれいに復元・再描画されていることが分かりますね！

そして最後に Baseten.co を試してみます。

こちらについても左側の画像が元画像、右側がの画像が復元・再描画されている画像でこちらのきれいになっています。

「GEPGAN」ではこのように元画像において人の画像を復元・描画することのできるアルゴリズムということが分かりました。

今回は、画像ファイルに写っている人の顔をきれいに復元するための、実用的なアルゴリズム「GEPGAN」について、オンラインデモを中心に紹介しました。

デモを見てみると、とても精度よく人の顔を検知しており復元されている様子が分かります。

画像ファイルから顔部分について再描画したいと思っている開発者などは、ぜひ一度こちらの「GEPGAN」を利用して、理想の画像を生成されてみてはいかがでしょうか。