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# Restauration de visages GFPGAN

Restaurez et améliorez les visages sur les photos à l'aide de GFPGAN sur Clore.ai

Restaurez et améliorez les visages dans les photos avec GFPGAN.

{% hint style="success" %}
Tous les exemples peuvent être exécutés sur des serveurs GPU loués via [la place de marché CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

## Louer sur CLORE.AI

1. Visitez [la place de marché CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace)
2. Filtrez par type de GPU, VRAM et prix
3. Choisissez **À la demande** (tarif fixe) ou **Spot** (prix d'enchère)
4. Configurez votre commande :
   * Sélectionnez l'image Docker
   * Définissez les ports (TCP pour SSH, HTTP pour les interfaces web)
   * Ajoutez des variables d'environnement si nécessaire
   * Entrez la commande de démarrage
5. Sélectionnez le paiement : **CLORE**, **BTC**, ou **USDT/USDC**
6. Créez la commande et attendez le déploiement

### Accédez à votre serveur

* Trouvez les détails de connexion dans **Mes commandes**
* Interfaces web : utilisez l'URL du port HTTP
* SSH : `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

## Qu’est-ce que GFPGAN ?

GFPGAN (Generative Facial Prior GAN) se spécialise dans :

* Restauration de photos anciennes/endommagées
* Amélioration des visages flous
* Amélioration des visages générés par l’IA
* Correction des portraits en basse résolution

## Déploiement rapide

**Image Docker :**

```
pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-runtime
```

**Ports :**

```
22/tcp
7860/http
```

**Commande :**

```bash
pip install gfpgan gradio && \\
python -c "
import gradio as gr
from gfpgan import GFPGANer
import cv2
import numpy as np

restorer = GFPGANer(
    model_path='https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.4/GFPGANv1.4.pth',
    upscale=2,
    arch='clean',
    channel_multiplier=2,
    bg_upsampler=None
)

def restore(image):
    img = np.array(image)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    _, _, output = restorer.enhance(img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True)
    output = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return output

demo = gr.Interface(fn=restore, inputs=gr.Image(), outputs=gr.Image(), title='Restaurateur de visages GFPGAN')
demo.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=7860)
"
```

## Accéder à votre service

Après le déploiement, trouvez votre `http_pub` URL dans **Mes commandes**:

1. Accédez à **Mes commandes** la page
2. Cliquez sur votre commande
3. Trouvez le `http_pub` URL (par ex., `abc123.clorecloud.net`)

Utilisez `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` au lieu de `localhost` dans les exemples ci-dessous.

## Utilisation en ligne de commande

### Installation

```bash
pip install gfpgan
```

### Télécharger les modèles

```bash

# Télécharger le modèle de restauration de visage
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.4/GFPGANv1.4.pth -P ./models

# Télécharger le modèle de détection
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/detection_Resnet50_Final.pth -P ./models

# Télécharger le modèle d’analyse
wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/parsing_parsenet.pth -P ./models
```

### Utilisation de base

```bash

# Restaurer une seule image
python inference_gfpgan.py -i input.jpg -o results -v 1.4 -s 2

# Restaurer un dossier
python inference_gfpgan.py -i ./inputs -o ./results -v 1.4 -s 2
```

### Options

```bash
python inference_gfpgan.py \\
    -i input.jpg \\      # Image/dossier d’entrée
    -o results \\        # Dossier de sortie
    -v 1.4 \\            # Version de GFPGAN (1.2, 1.3, 1.4)
    -s 2 \\              # Facteur de mise à l’échelle
    --bg_upsampler realesrgan \\  # Améliorateur d’arrière-plan
    --only_center_face  # Restaurer uniquement le visage central
```

## API Python

### Restauration de visage de base

```python
from gfpgan import GFPGANer
import cv2

# Initialisation
restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=2,
    arch='clean',
    channel_multiplier=2,
    bg_upsampler=None
)

# Charger l’image
img = cv2.imread('photo.jpg')

# Restaurer les visages
cropped_faces, restored_faces, restored_img = restorer.enhance(
    img,
    has_aligned=False,
    only_center_face=False,
    paste_back=True
)

# Enregistrer le résultat
cv2.imwrite('restored.jpg', restored_img)
```

### Avec amélioration de l’arrière-plan

```python
from gfpgan import GFPGANer
from realesrgan import RealESRGANer
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
import cv2

# Configurer l’améliorateur d’arrière-plan
bg_model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=2)
bg_upsampler = RealESRGANer(
    scale=2,
    model_path='RealESRGAN_x2plus.pth',
    model=bg_model,
    half=True
)

# Configurer le restaurateur de visage avec amélioration de l’arrière-plan
restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=2,
    arch='clean',
    channel_multiplier=2,
    bg_upsampler=bg_upsampler
)

# Traiter
img = cv2.imread('old_photo.jpg')
_, _, output = restorer.enhance(img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True)
cv2.imwrite('enhanced.jpg', output)
```

### Traiter uniquement les visages (sans réinsertion)

```python

# Obtenir les visages restaurés individuellement
cropped_faces, restored_faces, _ = restorer.enhance(
    img,
    has_aligned=False,
    only_center_face=False,
    paste_back=False
)

# Enregistrer chaque visage séparément
for i, face in enumerate(restored_faces):
    cv2.imwrite(f'face_{i}.jpg', face)
```

## Traitement par lots

```python
import os
from gfpgan import GFPGANer
import cv2
from tqdm import tqdm

restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=2,
    arch='clean',
    channel_multiplier=2
)

input_dir = './old_photos'
output_dir = './restored'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for filename in tqdm(os.listdir(input_dir)):
    if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
        img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename))

        try:
            _, _, output = restorer.enhance(
                img,
                has_aligned=False,
                only_center_face=False,
                paste_back=True
            )
            cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, filename), output)
        except Exception as e:
            print(f"Échec : {filename} - {e}")
```

## CodeFormer (Alternative)

CodeFormer est un autre excellent restaurateur de visages :

```python

# Installation
pip install codeformer-pip

# Utilisation
from codeformer import CodeFormer
import cv2

restorer = CodeFormer()
img = cv2.imread('blurry_face.jpg')
result = restorer.restore(img)
cv2.imwrite('restored.jpg', result)
```

## Restauration de visage dans les vidéos

```python
import cv2
from gfpgan import GFPGANer
from tqdm import tqdm

restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=1,  # Conserver la taille d’origine pour la vidéo
    arch='clean',
    channel_multiplier=2
)

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
total = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

out = cv2.VideoWriter('restored_video.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (width, height))

for _ in tqdm(range(total)):
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    try:
        _, _, restored = restorer.enhance(frame, paste_back=True)
        out.write(restored)
    except:
        out.write(frame)  # Conserver l’original si la restauration échoue

cap.release()
out.release()
```

## Serveur API

```python
from fastapi import FastAPI, UploadFile
from fastapi.responses import Response
from gfpgan import GFPGANer
import cv2
import numpy as np

app = FastAPI()

restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=2,
    arch='clean',
    channel_multiplier=2
)

@app.post("/restore")
async def restore_face(file: UploadFile, upscale: int = 2):
    contents = await file.read()
    nparr = np.frombuffer(contents, np.uint8)
    img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

    _, _, output = restorer.enhance(img, paste_back=True)

    _, encoded = cv2.imencode('.jpg', output)
    return Response(content=encoded.tobytes(), media_type="image/jpeg")

# Exécuter : uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```

## Versions du modèle

| Version | Qualité   | Vitesse        | Remarques     |
| ------- | --------- | -------------- | ------------- |
| v1.4    | Meilleur  | Moyen          | Recommandé    |
| v1.3    | Excellent | Rapide         | Bon équilibre |
| v1.2    | Bon       | Le plus rapide | Ancien        |

## Cas d’usage

### Restauration de vieilles photos

```python

# Meilleurs réglages pour les vieilles photos
restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=4,  # Mise à l’échelle plus élevée pour les vieilles photos basse résolution
    bg_upsampler=bg_upsampler
)
```

### Amélioration d’art IA

```python

# Pour les images générées par l’IA avec des artefacts de visage
restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=1,  # Conserver la taille d’origine
    only_center_face=True  # Se concentrer sur le visage principal
)
```

### Photos de groupe

```python

# Traiter tous les visages dans une photo de groupe
restorer = GFPGANer(
    model_path='GFPGANv1.4.pth',
    upscale=2,
    only_center_face=False  # Traiter TOUS les visages
)
```

## Performances

| Taille de l'image | Visages | GPU      | Temps   |
| ----------------- | ------- | -------- | ------- |
| 512x512           | 1       | RTX 3090 | \~0,2 s |
| 1024x1024         | 1       | RTX 3090 | \~0.3s  |
| 1024x1024         | 5       | RTX 3090 | \~0,8 s |
| 2048x2048         | 1       | RTX 4090 | \~0.3s  |

## Dépannage

### Aucun visage détecté

```python

# Réduire le seuil de détection
from gfpgan.utils import GFPGANer

# Ou recadrer manuellement la zone du visage d’abord
```

### Résultats trop lissés

* Utilisez CodeFormer avec un poids de fidélité plus faible
* Mélanger avec l’original à l’aide d’un compositing alpha

### Problèmes de VRAM

```python

# Utiliser le CPU pour la détection des visages
import torch
torch.cuda.empty_cache()

# Traiter les visages un par un
only_center_face=True
```

## Estimation des coûts

Tarifs typiques du marché CLORE.AI (en 2024) :

| GPU        | Tarif horaire | Tarif journalier | Session de 4 heures |
| ---------- | ------------- | ---------------- | ------------------- |
| RTX 3060   | \~$0.03       | \~$0.70          | \~$0.12             |
| RTX 3090   | \~$0.06       | \~$1.50          | \~$0.25             |
| RTX 4090   | \~$0.10       | \~$2.30          | \~$0.40             |
| A100 40 Go | \~$0.17       | \~$4.00          | \~$0.70             |
| A100 80 Go | \~$0.25       | \~$6.00          | \~$1.00             |

*Les prix varient selon le fournisseur et la demande. Vérifiez* [*la place de marché CLORE.AI*](https://clore.ai/marketplace) *les tarifs actuels.*

**Économisez de l'argent :**

* Utilisez le **Spot** marché pour les travaux interrompables — environ un tiers des serveurs ont un prix spot inférieur au tarif à la demande (médiane \~13 % de remise), les autres s'alignent dessus
* Payez avec **CLORE** jetons
* Comparez les prix entre différents fournisseurs

## Étapes suivantes

* [Mise à l’échelle Real-ESRGAN](/guides/guides_v2-fr/traitement-dimages/real-esrgan-upscaling.md)
* Interface web Stable Diffusion
* [Génération vidéo par IA](/guides/guides_v2-fr/generation-video/ai-video-generation.md)


---

# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-fr/traitement-dimages/gfpgan-face-restore.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.