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模型选型与跨语言集成教程
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模型选型与跨语言集成教程
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10. 全部模型下载链接总表
10.1 核心管线模型
10.2 可选 / 替代模型
10.3 下载脚本模板（可复用）
11. API 速查手册
11.1 LaMa
11.2 GFPGAN
返回: cropped (列表) / restored_faces (列表) / restored_img (BGR 完整图)
11.3 facexlib（检测 + 解析）
── 人脸检测 ──
boxes: (N,5) [x1,y1,x2,y2,score]
landmarks: (N,5,2) 顺序: 右眼,左眼,鼻尖,右嘴角,左嘴角
── 人脸解析（19 类语义）──
类索引: 0背景 1皮肤 2左眉 3右眉 4左眼 5右眼 6眼镜 7左耳 8右耳 9耳环
10鼻子 11口腔 12上唇 13下唇 14脖子 15项链 16衣服 17头发 18帽子
── 人脸对齐裁剪（FaceRestoreHelper 封装）──
...修复 cropped_faces 后...
11.4 OpenCV 融合 API
泊松无缝融合
flags: cv2.NORMAL_CLONE | cv2.MIXED_CLONE | cv2.MONOCHROME_TRANSFER
形态学（羽化前置）
高斯羽化
11.5 可选模型 API
Real-ESRGAN 背景增强
CodeFormer 人脸修复（接口与 GFPGANer 相似）
E2FGVI 视频修复（输入: 帧序列 + 逐帧掩膜）
输入形状: frames (N,3,H,W) float32 [0,1], masks (N,1,H,W) 0/1
ProPainter 视频修复
输入: frames + masks + flow 预计算; 详见官方 README 推理脚本
1. 任务 → 模型选型速查表
1.1 图像修复（去水印 / 擦除物体 / 补全）
1.2 视频修复（时序一致性）
1.3 人脸修复
1.4 人脸检测
1.5 背景/整体增强
2. LaMa 集成教程
2.1 环境与权重
2.2 最小推理代码（通用框架版）
1) 加载模型（以 saicinpainting 体系为例的等价写法）
2) 预处理
对称 padding 到 8 的倍数（FFT 要求）
3) 推理：输入 [1,4,H,W] = [RGB ⊕ mask]
4) 后处理：截回原尺寸 + 掩膜硬合成
2.3 调参要点
2.4 常见坑
3. GFPGAN 集成教程
3.1 环境与权重
3.2 最小推理代码
3.3 内部流程（自己实现时的四步法）
3.4 调参要点
3.5 局部修复模式（关键技巧）
strength 0.9~1.0 = 强恢复; 0.6 = 保守
4. RetinaFace 集成教程
4.1 最小推理代码
boxes: (N,5) = x1,y1,x2,y2,score
landmarks: (N,5,2) = 双眼/鼻尖/嘴角坐标
4.2 其他语言替代
5. 融合后处理算法教程
5.1 高斯羽化（软 alpha 混合）
5.2 泊松无缝融合
完整 mask 求解，ROI = mask 外接框外扩 8px
合成原则：深内部用直接修复结果，边界带用泊松结果
5.3 帧间时序平滑（EMA）
6. 完整管线蓝图（可复刻到任何语言）
7. 跨语言部署路线
7.1 路线总览
7.2 ONNX 导出（通用步骤）
7.3 进一步加速
7.4 权重存储建议
8. 权重获取与许可
9. 常见坑清单
附：最小技术栈清单（新项目从零开始时）
12. 动态水印满屏跳 —— 去除技法全集
12.1 总体技术路线
12.2 阶段1-A：模板匹配法（cv2.matchTemplate）
12.3 阶段1-B：时序统计法（无模板时）
像素级水印概率估计（示例：偏离中值 + 出现率低）
出现率 0.1~0.7 且位置连成水印形状的区域 = 候选水印像素
再按帧聚类出 bbox → 逐帧遮罩
12.4 阶段1-C：深度学习检测器（工业级方案）
YOLOv8 训练/推理（pip install ultralytics）
12.5 阶段2：遮罩生成与轨迹平滑
滑动中值平滑（窗口 5~9 帧）：滤除单帧漏检/误检
生成逐帧遮罩：水印 bbox 外扩 5~10px（覆盖光晕），内部 255
12.6 阶段3-方案1：逐帧 LaMa + 时序平滑（首选）
12.7 阶段3-方案2：视频级修复（E2FGVI / ProPainter）
输入: 连续帧 + 逐帧掩膜，整段一次推理
12.8 阶段3-方案3：Alpha 反解（半透明水印的「完美」方案）
简化示例: 已知模板 W 与 alpha, 逐像素反解
12.9 动态水印方案选型决策树
12.10 动态水印实战参数表
12.11 动态水印相关模型下载汇总