hifacegan中replenishment的代码实现

在hifacegan中，replenishment是指对人脸图像进行补全修复，使其完整无缺。

以下是hifacegan中replenishment的主要代码实现：

1. 导入相关的库和模型

import torch
import cv2
from .model import Generator
from .utils import normalize, denormalize

2. 定义replenishment函数

def replenishment(image_path, mask_path, output_path, checkpoint_path, device):
    # 加载模型
    G = Generator().to(device)
    G.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path, map_location=device)['G'])
    G.eval()

    # 读取输入图像和遮罩
    image = cv2.imread(image_path)
    mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 将输入图像和遮罩转换为tensor并标准化
    image = normalize(image).transpose(2, 0, 1)[None, :, :, :]
    mask = mask.astype('float32') / 255.0
    mask = mask[None, None, :, :]

    # 将tensor放入设备中
    image = torch.from_numpy(image).to(device)
    mask = torch.from_numpy(mask).to(device)

    # 用生成器生成补全图像
    with torch.no_grad():
        fake_image = G(image, mask)

    # 将生成的图像转换为numpy并反标准化
    fake_image = fake_image.cpu().numpy().squeeze().transpose(1, 2, 0)
    fake_image = denormalize(fake_image)

    # 将生成的图像和遮罩合并
    output_image = image.cpu().numpy().squeeze().transpose(1, 2, 0)
    output_image = denormalize(output_image)
    output_image = output_image * (1 - mask.squeeze().cpu().numpy()) + fake_image * mask.squeeze().cpu().numpy()

    # 保存输出图像
    output_image = (output_image * 255.0).astype('uint8')
    cv2.imwrite(output_path, output_image)

在该函数中，主要的实现步骤包括：

- 加载预训练的生成器模型；
- 读取输入图像和遮罩，并将它们转换为tensor并标准化；
- 将tensor放入设备中，并调用生成器生成补全图像；
- 将生成的图像转换为numpy并反标准化，然后将其与遮罩合并；
- 最后保存输出图像。

注：该函数中的normalize和denormalize函数用于将图像标准化和反标准化，这里不再赘述。