如何验证GPEN修复质量？评估脚本使用方法详解教程
1. 镜像环境说明
| 组件 | 版本 |
|---|---|
| 核心框架 | PyTorch 2.5.0 |
| CUDA 版本 | 12.4 |
| Python 版本 | 3.11 |
| 推理代码位置 | /root/GPEN |
主要依赖库：
facexlib: 用于人脸检测与对齐basicsr: 基础超分框架支持opencv-python,numpy<2.0,datasets==2.21.0,pyarrow==12.0.1sortedcontainers,addict,yapf
该镜像基于GPEN人像修复增强模型构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。用户无需手动配置复杂环境或下载模型权重，即可快速进行图像修复任务和质量评估。
2. 快速上手
2.1 激活环境
在使用前，请先激活预设的 Conda 环境：
conda activate torch252.2 模型推理 (Inference)
进入 GPEN 项目目录并运行推理脚本：
cd /root/GPEN场景 1：运行默认测试图
python inference_gpen.py此命令将处理内置的测试图像Solvay_conference_1927.jpg，输出结果为output_Solvay_conference_1927.png。
场景 2：修复自定义图片
python inference_gpen.py --input ./my_photo.jpg指定输入路径后，系统会自动处理该图像，并保存为output_my_photo.jpg。
场景 3：自定义输入与输出文件名
python inference_gpen.py -i test.jpg -o custom_name.png通过-i和-o参数可灵活控制输入输出路径，适用于批量处理流程集成。
注意：所有推理结果将默认保存在项目根目录下，建议定期备份重要输出。
3. 已包含权重文件
为确保离线可用性和高效部署，镜像中已预置以下关键模型权重：
- ModelScope 缓存路径：
~/.cache/modelscope/hub/iic/cv_gpen_image-portrait-enhancement - 包含内容：
- 预训练生成器（Generator）
- 人脸检测模型（Face Detection）
- 人脸对齐模块（Face Alignment）
若首次运行未找到本地权重，推理脚本将自动从 ModelScope 下载对应模型至缓存路径，后续调用无需重复下载。
4. 评估脚本使用方法详解
为了科学衡量 GPEN 模型的修复效果，镜像内提供了完整的评估工具链，支持多种客观指标计算。本节详细介绍如何使用评估脚本进行量化分析。
4.1 数据准备要求
评估需提供成对的高质量（GT）与低质量（LR）图像数据集，结构如下：
data/ ├── gt/ │ ├── img001.png │ ├── img002.png │ └── ... └── lr/ ├── img001.png ├── img002.png └── ...提示：可使用 RealESRGAN、BSRGAN 等降质方法生成模拟低质图像，构建训练/测试数据对。
4.2 执行批量修复生成结果
首先使用推理脚本对lr文件夹中的图像进行批量修复：
mkdir -p results/output_images for img in data/lr/*.jpg; do filename=$(basename "$img") python inference_gpen.py \ --input "$img" \ --output "results/output_images/restored_$filename" done修复后的图像将保存在results/output_images/目录中，用于后续对比评估。
4.3 启动评估脚本
进入评估模块所在目录，执行评估脚本：
cd /root/GPEN/evaluation python evaluate.py \ --gt-folder ../data/gt \ --restored-folder ../results/output_images \ --metrics psnr ssim lpips参数说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--gt-folder | 原始高清图像路径 |
--restored-folder | 修复后图像路径 |
--metrics | 指定评估指标（支持psnr,ssim,lpips） |
4.4 支持的评估指标解析
PSNR（峰值信噪比）
衡量像素级误差，值越高表示失真越小。
$$ \text{PSNR} = 10 \cdot \log_{10}\left(\frac{\text{MAX}_I^2}{\text{MSE}}\right) $$
适用于判断整体重建保真度，但对感知质量敏感度较低。
SSIM（结构相似性）
反映图像结构信息保留程度，范围 [0,1]，越接近 1 表示结构一致性越好。
相比 PSNR 更符合人类视觉感知，在边缘、纹理保持方面更具参考价值。
LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）
基于深度特征的距离度量，能有效捕捉“感知差异”。
LPIPS 值越低，表示两幅图像在语义层面越相似，特别适合评估人脸细节恢复的真实感。
推荐组合：同时启用
psnr,ssim,lpips实现多维度综合评估。
4.5 输出评估报告
脚本执行完成后，将在终端打印各项指标的平均值，例如：
[INFO] Evaluation Results: PSNR: 28.43 dB SSIM: 0.891 LPIPS: 0.124此外，可添加--save-results参数导出详细 CSV 报告：
python evaluate.py \ --gt-folder ../data/gt \ --restored-folder ../results/output_images \ --metrics psnr ssim lpips \ --save-results ./eval_results.csv生成的eval_results.csv包含每张图像的具体得分，便于进一步统计分析。
5. 实践优化建议
5.1 图像预处理注意事项
- 分辨率适配：GPEN 推荐输入尺寸为 512×512 或 1024×1024。若原始图像尺寸不匹配，建议使用双三次插值缩放。
- 人脸对齐增强稳定性：对于姿态较大的人脸，建议先运行
face_align.py进行标准化对齐，提升修复一致性。
5.2 批量处理性能优化
当处理大规模数据时，可通过以下方式提升效率：
- 使用
--batch-size参数启用批处理（需修改脚本支持） - 利用 GPU 并行加速多个图像推理
- 合理设置
num_workers提高数据加载速度
5.3 自定义评估逻辑扩展
如需加入其他指标（如 FID、NIQE），可在evaluate.py中扩展：
from basicsr.metrics import calculate_fid, calculate_niqe # 示例：计算 NIQE 分数（无参考指标） niqe_score = calculate_niqe(image_path, crop_border=0) print(f"NIQE Score: {niqe_score:.4f}")注意：FID 计算需要安装
torch-fidelity库：
pip install torch-fidelity然后调用：
torch-fidelity --fid --save-csv results/fid.csv ../data/gt ../results/output_images6. 总结
本文详细介绍了如何在 GPEN 人像修复增强模型镜像中，利用内置评估脚本完成修复质量的系统性验证。我们覆盖了从环境准备、推理执行、数据组织到多维度指标评估的完整流程，并提供了实用的优化建议。
通过结合PSNR、SSIM 和 LPIPS等客观指标，可以全面评估模型在保真度、结构一致性和感知质量方面的表现。同时，支持导出结构化报告，便于横向对比不同版本模型或参数配置的效果。
掌握这套评估方法，不仅能帮助开发者精准调试模型性能，也为产品化落地提供了可靠的质量保障体系。
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