当然，该模型不仅可以改善局部人脸图像，还提供了一个可以改善整体图像质量的模型。我们可以修改操作参数来提高整体图像质量。
'''
！python推论_difface.py
-t 200 #预应变扩散模型的全长，默认为250
-s 80 # DifFace的启动时间，默认为100
-in _ path[图像文件夹/图像路径]
-out _ path[结果文件夹]
– gpu_id [gpu索引]
'''
！python/content/diff ace/inference _ diff ace . py \
-t 200 -s 80 \
-in _ path/content/DifFace/test data/whole _ imgs/\
-输出路径/内容/结果未对齐\
– gpu_id 0
in _ dir='/content/DifFace/test data/whole _ imgs '
im _ Path _ list=sorted([x for x in Path(in _ dir))。glob('*。png')])
im _ Path _ list . extend([x for x in Path(in _ dir))。glob('*。jpg')])
out _ dir=Path('/content/result _ unaligned/restored _ image ')
对于即时消息路径列表中的即时消息路径：
im1=imread(str(im_path_in))
即时消息路径输出=输出目录/即时消息路径输入名称
im2=imread(str(im_path_out))
在这里显示(im1，im2) Add -t，-s参数，让模型提升整体画质。类似地，运行inference_difface.py脚本。我们的低质量图片保存在whole_imgs文件夹，运行模型后的图片保存在restored_image文件夹。
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从运行结果来看，该模型能够有效地改善人脸的图片质量，不仅提高了图片的分辨率，而且大大提高了图片的清晰度。使用该模型，我们可以修复旧电影，将低分辨率视频提高到高分辨率，并提高视频的清晰度。然后我们可以用我们介绍的图片转换成彩色模型，再把视频转换成高清彩色视频。
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