Image Face Upscale Restoration

Image Face Upscale Restoration

用 GFPGAN、RestoreFormer++、CodeFormer 等人脸修复模型，外加 GPEN 和 ESRGAN，修复并放大图片里的人脸。适合想修复老旧或低质量人像的人。

由 avans06 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个 Gradio Space 用来修复并放大图片里的人脸。它的标题指定了三个人脸修复模型，GFPGAN、RestoreFormerPlusPlus 和 CodeFormer，仓库路径里还多了 GPEN。它还指定了一个 ESRGAN 放大模型。README 只有 Hugging Face 的配置提示，所以具体的控件没有在那里说明。

适合谁：它适合想改善模糊或受损人脸照片的人，比如整理家庭档案的人和摄影爱好者。想在一个应用里比较几个人脸修复模型的开发者也适合用它。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
摄影 | 摄影爱好者 | 让低质量照片里的人脸更清晰 | 上传一张偏软的人像，对比各个模型
档案 | 家庭史整理者 | 让老旧的扫描人像重焕生机 | 试一张扫描的家庭照片
设计 | 修图师 | 在手工修改之前先得到一个初稿 | 让一张脸依次过每个模型
软件 | 开发者 | 并排比较修复模型 | 阅读 app.py 和 utils 文件夹

需要取证或作为证据的图像处理的人可以跳过它，因为修复会编造看似合理的细节。

用在哪里：这个应用可以在三个地方运行。

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• Windows、macOS 或 Linux，用 Python 运行本地副本
• Windows，通过仓库里的 webui.bat 文件

Use case | Who | What they get back
人脸修复 | 摄影师 | 照片里一张更干净的人脸
放大 | 档案整理者 | 带有修复后面部细节的更大图像
模型对比 | 开发者 | 多个修复模型对同一输入的结果

如何设置：在线页面不需要安装任何东西。本地副本需要下面这些。

• Python 和 pip
• Windows、macOS 或 Linux
• requirements.txt 里列出的包
• packages.txt 里列出的系统包，Space 用 apt-get 安装它们

1. 安装 Python。
2. 安装 Hugging Face 的 hub 包，并下载这个 Space 的副本。
3. 进入新文件夹，安装 Gradio 5.50.0 和 requirements.txt 里的包。
4. 用 python app.py 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download avans06/Image_Face_Upscale_Restoration-GFPGAN-RestoreFormer-CodeFormer-GPEN --repo-type space --local-dir Image_Face_Upscale_Restoration-GFPGAN-RestoreFormer-CodeFormer-GPEN
cd Image_Face_Upscale_Restoration-GFPGAN-RestoreFormer-CodeFormer-GPEN
pip install gradio==5.50.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：打开页面，上传一张带人脸的图片，选一个修复模型，然后运行。来源没有描述这些控件，所以请照页面上的标签操作。在本地副本上，用下面这条命令启动页面。

python app.py

工具 | 作用
GFPGAN | 标题里指定的一个人脸修复模型
RestoreFormerPlusPlus | 标题里指定的第二个人脸修复模型
CodeFormer | 标题里指定的第三个人脸修复模型
GPEN-BFR-512 | Space 指定的一个 GPEN 人脸修复模型
ESRGAN | Space 指定的一个放大模型

示例：你上传一张小而模糊的人像，选其中一个修复模型。页面会返回这张图更清晰、更大的版本，你可以把同一张照片交给另一个模型来对比。

新手与专家：如果你刚接触这类工具，先用一张人像，只过一个模型。把结果和原图对比，再用第二个模型处理同一个文件。

如果你熟悉这个领域，这个 Space 把基于 GAN 和基于 Transformer 的人脸修复模型放在同一个界面后面，并用 ESRGAN 放大整张图像。每个模型填补的是看似合理的面部细节，而不是还原真实细节，所以结果因输入而异。页面没有记录任何设置，请读 app.py 和 utils 文件夹看有哪些选项。

上传带人脸的图片
选一个修复模型
修复人脸
放大图像并返回

注意事项：修复后的人脸只是估计，依赖结果之前请先和原图核对。README 本身没有使用说明。

• License: Apache 2
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你上传的图片，以及这个 Space 指定的模型
• Hardware: Hugging Face 上的基础 CPU，所以大图可能较慢

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：179
• 构建方式：gradio
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/avans06/Image_Face_Upscale_Restoration-GFPGAN-RestoreFormer-CodeFormer-GPEN
• 文件：https://huggingface.co/spaces/avans06/Image_Face_Upscale_Restoration-GFPGAN-RestoreFormer-CodeFormer-GPEN/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。