ComfyUI-Bringing-Old-Photos-Back-to-Life ComfyUI-Bringing-Old-Photos-Back-to-Lif

ComfyUI-Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

ComfyUI-Bringing-Old-Photos-Back-to-Life是一个用于增强旧照片或低质量图像的工具，基于微软的“Bringing-Old-Photos-Back-to-Life”项目。该工具可以在ComfyUI中运行，具备自动擦除划痕和面部增强的可选功能。使用该工具需要安装一些小型的检查点和VAE。

使用场景

1. 旧照片修复 ：可以用来修复老旧、损坏或低质量的照片，使其恢复到原有的清晰度和细节。
2. 面部增强 ：通过先进的面部检测和增强技术，可以进一步提高照片中的面部细节和质量。
3. 划痕去除 ：自动检测和去除照片中的划痕和杂质，使照片看起来更加完美。

安装和设置

前提条件

确保在安装前激活虚拟环境，并根据需要在pip命令前加上目标Python可执行文件的路径：

cd ./ComfyUI-Bringing-Old-Photos-Back-to-Life/ path\to\python.exe pip install -r requirements.txt –upgrade

另外需要安装PyTorch和TorchVision。

安装问题解决

在Windows上安装dlib可能遇到问题，可以尝试以下方法：

1. 手动安装所需的软件包：

path\to\python.exe -m pip install easydict matplotlib opencv-python scikit-image scipy path\to\python.exe -m pip install cmake path\to\python.exe -m pip install dlib==19.24.1

2. 寻找预编译的dlib轮子文件：

path\to\python.exe -m pip install path\to\dlib.whl

模型下载和放置

需要下载多个模型文件并将其放置在指定目录中，例如models/vae/和models/checkpoints/，具体包括BOPBTL模型、面部检测及增强模型等。

工作流

提供多种工作流示例，包括带有划痕检测和面部增强的完整工作流，以及仅面部增强的工作流。

提示

• 处理过程中可能需要将图像缩放、裁剪或填充到最近的8或16像素，以避免崩溃。
• 如果未检测到面部，“Detect Faces (Dlib)“和"Enhance Faces"节点将返回原始图像。

引用

如果在学术研究中使用该工具，请引用相关论文：

@inproceedings{wan2020bringing, title={Bringing Old Photos Back to Life}, author={Wan, Ziyu and Zhang, Bo and Chen, Dongdong and Zhang, Pan and Chen, Dong and Liao, Jing and Wen, Fang}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={2747–2757}, year={2020} }

@article{wan2020old, title={Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation}, author={Wan, Ziyu and Zhang, Bo and Chen, Dongdong and Zhang, Pan and Chen, Dong and Liao, Jing and Wen, Fang}, journal={arXiv preprint arXiv:2009.07047}, year={2020} }

许可

此工具和预训练模型遵循MIT许可证，具体请参见LICENSE文件。该项目采用了微软开源行为准则。